7、AIOps与金融服务中的深度学习面部识别：创新融合与挑战应对

AIOps与金融服务中的深度学习面部识别：创新融合与挑战应对

一、AIOps的定义、研究与发展

在当今科技快速发展的时代，AIOps（人工智能运维）逐渐成为IT领域的热门话题。学者和从业者对AIOps给出了明确的定义，它是一种通过机器学习（ML）和分析来自动化和增强IT运营的方法，能够实时识别和响应IT运营问题。

为了全面了解AIOps，研究人员进行了多视角文献综述（MLR）。他们基于Google Scholar和Google Search进行搜索，在应用了纳入和排除标准后，确定了27个来源。其中，只有9个是学术文献，其余18个为灰色文献。尽管在搜索过程中可能会受到研究人员的偏见影响，但为减少这种偏差，两名作者积极参与搜索过程，另一名作者监督整个过程。而且，研究人员仅选择了英文出版物，这可能导致错过其他语言的相关研究。不过，他们认为此次MLR仍能提供该领域的充分概述。

研究发现，AIOps源于对高要求的大数据和高级分析策略进行跟踪和管理的需求，可被视为核心IT功能的持续集成和部署（CI/CD）。它既带来了诸多好处，也面临一些挑战。

1. AIOps的好处

• 提升人机协作 ：采用AIOps解决方案不仅能改善人机协作，还能监控IT工作、分析根本原因，通过节省IT团队的时间来加快故障排除速度。
• 促进主动式IT工作 ：AIOps可以促进主动式IT工作，提高平均修复时间（MTTR），并为IT运营中的困难和异常问题提供解决方案。

2. AIOps面临的挑战