How The Concept of Digital Twins Can Be Used Within AIOps to Develop Self-Healing Closed Loop Ecosystems
发现主动问题解决和无缝集成在这篇富有洞见的文章中。
数字孪生技术近年来在制造业或重型工业（如交通运输或能源）等领域具有影响力。数字孪生的简单定义是真实世界系统或过程的忠实详细数字模型 - 从消费品原型到整个工厂或电信网络的任何东西。
数字模型是很好的测试平台，其中一个显著优势是可以在虚拟环境中进行测试，运行任意数量的“如果”场景，检查结果并即时对系统的虚拟版本进行更改。与在物理版本中进行更改相比，这是一种更快、更便宜、风险较低的测试变化的方式。这与软件向敏捷开发的转变相呼应，具有更小、更快的反馈循环。
AIOps作为数字到数字孪生
有趣的是，数字孪生的概念可以成为在IT运营（AIOps）领域内开发自愈闭环生态系统的强大工具。
具体而言，‘经典’数字孪生是对物理现实的一个代表，非常准确地模拟和预测机械组件的行为。例如，喷气发动机、生产线，甚至人类心脏。这种数字表示需要持续的数据流以保持最新。它不是一个闭环。此外，需要合并到孪生的原始版本中的任何更改都需要手动添加。这造成了延迟和可能的错误，这可能会影响数字孪生的速度和灵活性。这本身限制了其价值，因为在当今高度敏捷的业务环境中，快速应对变化是成功的关键。
相比之下，IT生产环境仅存在于数字现实中。虽然它们显然包含诸如计算机、移动设备、服务器、电缆等物理元素，但只有当它们通过软件和数据流等数字组件连接时，这些元素才活跃起来。由能够智能自动化的AI算法驱动，数字孪生在AIOps内的IT运营中发挥作用，代表整个IT环境，包括硬件、软件及其相互作用。这转化为IT环境的自我管理，能够预测事故、提供预防方法，甚至在永久解决问题需要对IT环境的设计或架构进行更改时提供建议。
创建闭环系统
通过将数字孪生原理与AIOps的自动化能力结合，可以建立自愈闭环生态系统。这些生态系统旨在自动检测、诊断和解决IT问题，最大程度地减少停机时间，并增强整体系统的韧性。AIOps不仅准确地表示和预测每个IT生态系统中的条件，还可以直接而无缝地对该环境进行自我修复，因为AIOps预测模型和其运行的IT环境位于同一数字生态系统中。
例如，AIOps事件管理解决方案可以预测CPU或内存短缺。然后，在这些资源被耗尽之前，它可以自动根据其安装时所携带的指令来增加CPU或内存。此外，AIOps的可观测性能够对IT环境进行高效有效的监测，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。
数字孪生功能使AIOps能够模拟各种场景，包括潜在的故障和系统升级。这允许在问题出现之前对IT基础设施进行积极维护和优化。AIOps系统可以不断从其行动及其结果中学习，随着时间的推移改善其决策能力。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。集成数字孪生可作为这些模型的测试平台，在部署到实际环境之前进行验证和完善。
当发生故障时，数字孪生功能有助于快速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对，以确定问题的源头。AI算法可以就如何解决确定的问题提供建议或决策。这些决策的范围可以从简单的操作，如重新启动服务，到更复杂的决策，比如重新配置网络设置。
获得受影响组件及其相互依赖关系的全面视图，更易于确定问题的源头，促进更快的解决方案，并减少事故的影响。
封闭环路
将数字孪生的原则融入AIOps，组织可以超越反应性问题解决，实现主动、自愈的闭环生态系统，能够实时检测和响应IT问题。这种方法最大程度地减少了手动干预，并允许IT团队在问题影响最终用户之前主动解决问题。
只有数字到数字才能无缝地关闭循环。当然，所有这些并不意味着人类将失去对IT的控制，因为它仍然是由IT员工控制的软件平台。然而，它解放了IT专业人员脱离重复性任务，集中精力处理更复杂的高价值任务。
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