机器人数据自动化（RDA）是IT运营的人工智能（AIOps）的一个关键推动因素。它的功能类似于机器人处理自动化，实现了数据运营的自动化。机器人数据自动化（RDA）是一个平台，利用人工智能和自动化的优势，使用低代码的数据库机器人创建智能IT工作流程。
在处理机器数据进行分析时，自动化促进了数据整合。RDA是一个框架和工具包，具有实现数据自动化的能力。RDA是IT运营的人工智能（AIOps）的一个关键推动者。
它的功能类似于机器人处理自动化，实现了数据运营的自动化。它简化并加速了AIOps的实施，减少了与数据整合和准备有关的时间和成本。
除了对什么是RDA进行深入评论外，本文还将RDA与RPA进行了比较，并解释了机器人数据自动化结构和边缘分析如何一起工作。
RDA的价值
RDA简化了重复性的数据整合任务并使之自动化。人工智能在数字化转型中已经变得非常重要。根据国际数据公司的数据，2014年全球人工智能支出约为5000亿美元。机器人流程自动化和其他技术是这种增长的背后。
对超自动化的需求也在上升。然而，组织正在加速实施数字化转型战略，其速度超过了他们的管理能力。因此，用于分析和洞察的大量未使用的实时数据的存在是非常普遍的。
大多数组织的预测模型是主要依靠历史数据建立的，因此它们在处理实时数据时可能变得无效。机器人数据自动化是解决这些挑战的一个办法。RDA利用历史和实时数据来转换、清理和确定数据的背景。从本质上讲，RDA是对ETL和ELT系统的补充，以保证在分布式环境中更容易地访问和共享数据。
为了证明RDA如何创造价值，我们需要评估它在日志管理系统中的功能。RDA增强了日志管理系统中的智能层，在不干扰任何运行进程的情况下提高效率。实施以RDA为主导的日志管理系统所带来的一些好处包括。
- 自动化警报。RDA分析原始日志数据，并利用它来创建自动警报，以避免错过任何新的或修改的日志条目。
- 提供上下文洞察力。RDA自动提供上下文的日志数据，减少用户的搜索时间。
- 删除重复的内容。RDA识别并剔除重复的警报，以提高警报系统的质量。
- 总结警报日志模式。RDA总结警报日志模式，以减少保留历史知识的成本和时间。
- 提供替代或额外的数据源：在数据复杂或不存在的地方，RDA向日志管理系统提供其他数据源。
- 异常情况检测。RDA收集数据并将其与特定节点的历史CPU使用数据进行比较，以确定任何异常的可能性。
- 变化检测。RDA检查虚拟机，并将其与当前状态进行比较，以确定任何变化。
- 票据聚类。它在公司的票据管理系统中编译票据，将它们聚在一起，并将输出结果发送到仪表板上进行可视化。
机器人流程自动化（RPA）与机器人数据自动化（RDA）的比较
虽然RDA和RPA都是关键的自动化系统，并显示出许多相似之处，但它们也有各种不同的地方。机器人数据自动化是一个数据驱动的平台，利用软件机器人和低代码管道来实现IT工作流程的自动化。它使企业能够自动完成数据整合、准备和转换任务。RDA的主要目标是利用无代码的数据工作流程来加强自动化。这使得AIOps的实施通过消除手工数据整合而变得可行。
机器人流程自动化也提出了自动化的概念。但它的自动化并不侧重于AIOps，而是减少对其他重复性流程的人工处理。在服务器、虚拟机或云上安装后，RPA可以控制整个公司的应用程序的运行方式。它模仿人类在计算机系统上的操作，以提高生产力。RPA在一个组织的服务器上运行，没有任何人工干预。它作为虚拟工人，按照预先定义的时间表进行操作。这个自动化系统处理聚集、分类、分发大数据和隔离活动。
机器人数据自动化结构（RDAF）和数据可观察性
数字化企业现在专注于实现服务保障，以保持市场竞争优势。但是，多云服务、云原生应用和边缘计算的兴起，其复杂性不断增加，使他们的服务保证目标受挫。因此，为了克服这一挑战，他们需要全栈观察能力。同时，客户需要一种方法来驯服数据，同时促进可操作的洞察力。
机器人数据自动化结构（RDAF）对于实现这种可观察性至关重要。在这种情况下，可观察性将帮助一个组织利用其外部可用的输出来确定系统的内部状态。使可观察性成为现实需要结合DataOps和AIOPs，而RDAF使其成为可能。RDAF为IT运营注入了人工智能和机器人数据工作流自动化。它通过使用自然语言生成、集成开发环境和自然语言处理等技术做到这一点。这种组合有利于用低代码的数据库机器人建立即时的管道，加速人工智能的交付。最终，机器人数据自动化结构使可观察性成为现实，解决了许多组织正在经历的服务保证问题。
RDAF和边缘分析
机器人数据自动化结构是一个平台，将可观察性、IT运营的人工智能和自动化领域统一起来。它可以管理位于网络边缘、云端或企业内部的数据。RDAF目前在混合型cfxCloud中作为可观察性管道运行。CfxCloud通过一个消息接口与cfxEdge集成，与边缘相互连接。cfxEdge负责RDAF和边缘分析的关联。它在第三方数据源上运行，并提供使用人工智能/机器学习收集和转换cfxCloud中选定数据的机制。
RDAF使用低代码的databot来创建即时的管道。每个databot就像一个堆叠的原子单元，可以访问自己的消息应用编程接口（API）和数据存储。该databot可以使用一个集成开发环境进行编程。这个databot负责执行DataOps和AIOps。Databot是容器化的，因此，它们可以在边缘运行，并帮助形成一个在RDAF中循环的自动化数据结构。结合RDAF和边缘分析在提供管道追踪和整体数据治理方面至关重要。
结论
机器人数据自动化是一项新技术，可以帮助企业解决AIOps挑战。它简化并加速了AIOps的实施，同时使数据整合过程自动化。RDA的干预确保了成本效益的数据分析。它以自动化服务取代人工干预，使组织的运作更加高效。
RDA还能使IT工作流程自动化，促进计算机系统的异常检测和变化检测。它与机器人流程自动化有着密切的联系。RDA集中于数据在整合和分配过程中如何通过低代码管道移动，而RPA则更注重在流程的操作过程层面加强自动化。本质上，RDA是数据驱动的，而RPA是流程驱动的。
