AIOps 概念被滥用，Gartner 引入事件智能 (EIS) 以求清晰。EIS 旨在增强事件管理，通过增强、加速和自动化三大支柱实现价值。成功关键在于高质量数据和流程成熟度。IT 领导者应关注流程改进，避免过度炒作。
译自：Why AIOps Failed and Event Intelligence Solutions Are Different
作者：Nick Heudecker
AIOps 本应是我们期待已久的革命。这个想法很强大：结合大数据和复杂的机器学习，最终实现那些繁琐而复杂的 IT 运维流程的自动化。Gartner 在 2017 年提出了这个术语，但很快就被急于将从异常检测到日志分析的所有内容都贴上 AIOps 标签的供应商所盗用。结果呢？一片混乱。买家不知道 AIOps 是什么，供应商也无法就它的作用达成一致。
我花了数年时间敦促分析师们放弃 AIOps 这个称谓。现在，Gartner 终于在最新的市场指南中引入了事件智能解决方案 (EIS)。这次品牌重塑不仅仅是表面功夫。这是一个非常必要的修正，为长期以来被炒作所笼罩的领域带来了清晰性、重点和现实性。
AIOps 的问题所在：炒作与现实的差距
AIOps 的问题不在于语义，而在于实质。“AIOps” 产品应用的是基本的统计方法，而不是真正的 AI。供应商承诺了自动化和劳动力节约，但 IT 组织得到的却是漫长的实施过程、低质量的数据和最小的回报。大多数部署从未超出简单的事件关联和噪声过滤的范围。
具有讽刺意味的是，AIOps 最重要的成果与技术本身无关；它们是尝试实施 AIOps 所带来的流程改进。
为什么事件智能不同
EIS 的目标更窄。它利用 AI 和分析来增强事件管理，减少响应时间，自动执行手动分类，并加速自动化。这种背景为团队提供了一些具体的思考方向，并在此基础上进行构建和衡量。
EIS 的价值支柱已明确确立：
- 增强：通过检测和关联减少人工劳动
- 加速：通过上下文相关的、可操作的洞察力加速分类
- 自动化：无需人工干预即可持续处理更多响应
事件智能的三大支柱：增强、加速和自动化
随着 GenAI 充斥市场，卖家们正在迅速地将 LLM 整合到摘要、洞察，甚至是基于聊天的协作中。另一方面，可观测性、ITSM 和基础设施监控供应商都在向同一块 EIS 领域转型。
但是，如果没有好的数据，这一切都行不通。AI 无法修复损坏的管道或糟糕的上下文。EIS 的成功取决于高质量的事件数据、准确的依赖关系图，以及对服务定义、升级路线和历史事件的洞察。最重要的是，组织需要意愿和流程的成熟度，才能根据平台赋予他们的能力采取行动。
超越 AIOps：为什么 IT 领导者必须关注流程成熟度
事件智能是正确的进步方向。它将对话从神话般的 AI 炒作转向了有形的、可操作的结果。但是，IT 领导者必须站出来并做好工作：协调利益相关者，预先清理数据，完善流程，并避免追逐炒作的诱惑。
技术很简单。人和流程才是真正的挑战。
