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机器学习将在IT服务中试图“防火”而非“救火”

作者:IT服务外包 发布时间:2017-04-03 阅读: 转至微博:

SysAid Technologies公司现任首席执行官和客户关系副总裁Sarah Lahav剖析了机器学习,并如何故更快捷的方法为IT效劳办理中的“防火(fireproofing)”供给也许——用机器学习的方法猜测并预防疑问,而不是等候疑问呈现。Sarah Lahav是SysAid Technologies的第一名职工,自2003年以来,Sarah一直是SysAid技术与其客户之间的重要枢纽。
IT服务办理中,“救火(firefighting)”这个词常常用来比方很多作业任务。有些人或某些事引发了“数字火(digital fire)”,咱们担任把它灭掉。救火能够捕捉这种严重的、计划外的事情。IT效劳的本质,将使得这项作业十分辛苦。
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这是由于如此,防火是体系办理员应当对机器学习欣喜若狂的因素。算法不会替代IT从业者。相反,机器学习开端将使得IT效劳从“救火(firefighting)”改变为“防火(fireproofing)”。
“防火”听起来像是猜测和预防疑问,而不是等候他们呈现。从IT历史的视点看,防火是不也许的,由于它需求人类来剖析数据量十分大的数据。
假如机器学习算法能够摄取数万亿的数据点,同时找到有用的形式,与人类同享,咱们有机会避免火灾。并且更凶猛的是,机器学习算法能够在没有任何人为干涉的情况下处理疑问。
机器学习将在以下场景呈现:
资本运用
已然软件和基础设施要作为效劳运用,那么资本运用即是动态的。以磁盘空间为例,IT知道依据需求,添加和削减多少磁盘空间是合算的。例如,对于电商网络来说,为了应对寒假,也许需求添加磁盘空间。可是,假如7月呈现了一个意想不到的峰值,那么该网站也许就没有准备。
这即是机器学习能够发作严重区别的当地。经过剖析流量、日志文件、买卖数据和别的信息等大数据,算法能够假设决定出公司是不是需求在火灾发作之前最大化磁盘空间。在这种情况下,IT能够预先添加磁盘空间,以应对意外峰值并避免救火情况发作。
IoT安全
举个比如,阐明物联网(IoT)安全的重要性。我的轿车近来呈现了一个软件bug,让我十分抑郁。前两天下雨,我轿车的挡风玻璃雨刷器坏了。当我把车带到经销商处时,他们发现有一个软件过错,并更新了它。虽然这个过错很简单修正,可是假如是制动器、转向或许加速器有一个软件过错,那么后果不堪设想。
Gartner估计,到2020年,将有超越200亿个物联网设备在流转。大多数一般性IT疑问只会形成不方便,或许形成生产力丢失,但IoT疑问也许会危及生命。咱们能够期待,算法将主动监测,并对衔接的轿车、报警体系、医疗设备、工业设备和别的具有安全隐患的设备实时更新。
自助效劳
大多数IT部门经过创立脚本来完成任务,并处理基本疑问。举例来说,脚本能够主动创立新职工的电子邮件地址,相同,当这些职工在作业的第二天忘记暗码时,脚本能够生成新暗码。
疑问是,脚本在自助效劳中受到限制。拜访知识库进行毛病扫除的用户一般有必要手动找到处理方案,而不是一键修正。现在,机器学习将改动这一事情。
首要,算法将依据权证,查找并运用数据将权证转换成文章,或许主张新的知识库条目。这么,IT能够在用户请求之前供给自助式毛病扫除过程。终究,机器学习算法将继续监控应用程序并运行预编程脚本,以在疑问影响用户之前处理疑问。
只要人类才能做到的事
在2017年,机器学习算法将剖析数据以猜测和预防IT疑问。他们将IT从“救火”转向“防火”,特别是在资本运用、物联网以及自助效劳方面发挥作用。这种改变将降低成本,进步功率,削减过错,并增强用户体会。
因而,机器学习将开释体系办理员,使他们专心于需求创造力的疑问。他们将变成机器的牧羊人。编程、校准和监督算法将变成IT效劳技能组的一个组成部分。IT效劳的“防火”年代将推进IT效劳部门更有才智。

关键词: IT服务