How The Concept of Digital Twins Can Be Used Within AIOps to Develop Self-Healing Closed Loop Ecosystems
发现这篇引人入胜的文章中的前瞻性问题解决和无缝集成。
{ width=50% }
数字孪生技术近年来在制造业或重工业领域（如交通运输或能源）中变得影响深远。数字孪生的简单定义是现实系统或过程的忠实、详细的数字模型——可以是从消费产品原型到整个工厂或电信网络的任何内容。数字模型是理想的测试场所，其中一个重要优势是系统可以在虚拟环境中进行测试，可以运行任意数量的“假设”场景，检查结果并即时对系统的虚拟版本进行更改。与在实际版本中进行更改相比，这是一种更快速、更廉价、风险更低的方式。这类似于软件向敏捷开发的演变过程，其具有更小、更快速的反馈循环。
AIOps作为数字孪生到数字孪生的转变
有趣的是，数字孪生的概念可以成为信息技术运营（AIOps）领域中的强大工具，用于发展自愈合闭环生态系统。
简言之，‘经典’数字孪生是对现实世界的一部分的表征，在复制和预测机械部件行为方面非常准确。例如，喷气发动机、生产线，甚至人类心脏。这种数字表征需要持续的数据流以保持最新。它不是一个闭环系统。此外，需要整合到孪生体原始版本中的任何更改需要手动添加。这会导致延迟和可能的错误，从而可能影响数字孪生的速度和灵活性。这本身就限制了其价值，因为在今天高度敏捷的商业环境中，快速响应变化的能力是成功的关键。
与之相反，IT生产环境完全存在于数字现实中。尽管它们显然包含诸如计算机、移动设备、服务器、电缆等等的物理元素，但这些元素只有在由软件和数据流组成的数字组件连接时才能运行。由能够实现智能自动化的AI算法驱动，数字孪生在AIOps中发挥作用，代表了整个IT环境，包括硬件、软件及其相互作用。这意味着自管理IT环境，能够预测问题，提供预防解决方案，甚至在永久解决问题需要改变IT环境的设计或架构时提供改进建议。
创建闭环系统
通过将数字孪生原则整合到AIOps的自动化能力中，可以建立自愈合的闭环生态系统。这些生态系统旨在自主检测、诊断和解决IT问题，最大程度地减少停机时间，增强整个系统的弹性。AIOps不仅准确地表示和预测每个IT生态系统中的情况，而且它还可以直接、无缝地自我修复该环境，因为AIOps预测模型和其运行的IT环境位于同一个数字生态系统中。
例如，AIOps事件管理解决方案可以预测CPU 或内存不足。然后，它可以根据安装时带有的指令自动增加CPU 或内存，以防止其用完。此外，AIOps的可观察能力允许对IT环境进行高效有效的监控，集成的机器学习（ML）不仅预测IT环境的行为，而且防止故障发生。
数字孪生的能力使AIOps能够模拟各种场景，包括潜在的故障和系统升级。这使得可以在问题出现之前进行积极的维护和优化IT基础设施。AIOps系统可以不断从其行动及其结果中学习，随着时间的推移改进其决策能力。通过分析历史数据并应用ML技术，AIOps可以构建预测模型，预测潜在的故障或性能瓶颈。集成的数字孪生作为这些模型的测试平台，允许在部署到实时环境之前进行验证和完善。
当事件发生时，数字孪生功能有助于迅速而准确地隔离根本原因。AIOps分析数字孪生的状态并将其与实际系统进行比较，以准确定位问题的根源。AI算法可以提供关于如何解决已识别问题的建议或决策。这些决策范围从简单行动，例如重新启动服务，到更复杂的决策，例如重新配置网络设置。
获取受影响组件及其依赖关系的整体视图使得更容易识别问题的来源，促进更快速的解决和减少事件的影响。
闭环
通过将数字孪生的原则融入到AIOps中，组织可以超越反应式问题解决，并实现能够实时检测和响应IT问题的积极主动的自愈合闭环生态系统。这种方法最小化了手动干预，并使IT团队能够在问题影响最终用户之前主动解决问题。
只有数字到数字能够无缝地闭合回路。当然，所有这一切并不意味着人类将失去对IT的控制，因为它仍然是由IT人员控制的软件平台。然而，这确实使得IT专业知识摆脱重复性任务，从而将重点放在更复杂的高价值任务上。
探索AITechPark，了解顶级人工智能、物联网、网络安全进展，并通过宾客发布和链接合作扩大您的影响力。
感谢阅读！如果您对AI的最新发展感兴趣，可以查看更多AI文钊文章：GPTNB。
感谢阅读！如果您对AI的最新发展感兴趣，可以查看更多AI文钊文章：GPTNB。
感谢阅读！如果您对AI的更多资讯感兴趣，可以查看更多AI文章：GPTNB。
How The Concept of Digital Twins Can Be Used Within AIOps to Develop Self-Healing Closed Loop Ecosystems
