随着企业数字化转型进程的不断深入，边缘计算、物联网（IoT）与运营技术（OT）的融合正在为企业带来前所未有的机遇，同时也提出了新的挑战。这些技术的结合正在改变企业未来的运营方式，通过多种设备和使用场景的整合提升性能、安全性与效率。而AIOps作为一种强有力的工具，正成为管理与优化这些互联环境的关键手段。
接下来，我们将探讨AIOps在边缘计算、物联网和OT融合中的核心作用，以及如何利用它们推动企业数字化转型。
实时数据处理：边缘计算的强力赋能
AIOps通过实时数据处理提升了边缘计算的能力，使数据分析与决策能够在数据源头完成。这不仅减少了延迟，还提升了响应速度，对工业自动化、智慧城市等需要即时洞察的场景尤为关键。借助AIOps，企业可更快、更精准地处理本地生成的数据，显著提升决策效率。
多样化的边缘环境优化
边缘计算并非“一刀切”的解决方案，而是包括远程、智能建筑、移动边缘和微型数据中心等四种环境。AIOps能够识别并优化这些边缘环境，确保它们高效运行。此外，AIOps还能与物联网紧密结合，通过无缝连接与数据处理推动边缘设备的智能化发展。
简化IoT设备管理
管理庞大的IoT设备网络是一个复杂的任务，而AIOps通过高效的监控与管理功能使这一过程变得简单。通过AI驱动的洞察，AIOps能帮助企业提前发现并解决潜在问题，确保IoT设备网络的可靠性，减少停机时间，降低维护成本。
IT与OT的无缝整合
IT与OT的整合长期以来是企业的痛点、难点。AIOps通过统一的可视化与控制，打破了二者之间的壁垒。结合IoT解决方案，AIOps优化关键流程，助力实现关键绩效指标，最终实现IT与OT的无缝协作，提高企业运营效率并有效降低企业运营成本。
预测性维护：提高资产寿命与运营效率
AIOps凭借其预测分析能力，大幅提升了预测性维护的效果。通过对OT环境数据的分析，AIOps可以预测设备的故障和维护需求，降低意外停机风险，延长设备使用寿命。这种前瞻性的维护策略不仅提升了运营效率，还帮助企业节约了维修和更换成本。
增强安全性：构建数字环境的坚固防线
随着边缘计算、IoT与OT的融合，新型的安全漏洞随之而来。AIOps通过实时的遥测数据，有效检测并洞察威胁。同时，结合零信任架构原则，AIOps确保仅授权用户和设备能够访问关键资源，从而有效抵御网络攻击，确保符合行业安全标准。
可扩展性与灵活性：适应数字化需求的变化
随着边缘计算、IoT与OT部署需求的增长，IT运维的能力也必须随之扩展。AIOps提供了强大的可扩展性与灵活性，帮助企业高效扩展其运维能力，支持新兴技术和业务需求。这种适应能力使企业能够在快速发展的数字化环境中保持竞争力。
拥抱AIOps，领跑数字化未来
边缘计算、物联网与OT的融合既带来了机会，也带来了挑战。AIOps作为一种强大的实践，帮助企业在复杂的技术环境中取得优势，通过实时洞察、增强安全性和提升运营效率，实现数字化时代的战略目标。
（转自：银信科技）
