今天分享的是：RedHat红帽：2025年自动化助力释放AIOps全部潜能报告
报告共计：20页
文档核心内容总结
本文围绕自动化对释放AIOps潜能的作用展开，指出AI已从未来愿景变为当下企业要务，各行业都在挖掘其潜力以优化决策、实现自动化等，但企业在AI规模化应用上准备不足。数据显示，97%的全球高管期待将AI纳入运维，却仅有2%认为企业已做好有效部署准备。
企业级AI规模化应用面临三大关键挑战：一是基础架构就绪度，即IT基础架构是否互联、优化，能否支持AI工作流扩展；二是对警报与异常状况的快速响应能力，是否部署了自动化响应修复机制；三是对AI应用的信心，能否掌控自动化系统。
AI的隐性成本较高，其平台需要强大的计算基础架构等，且工作负载会随模型重训等快速演变，给IT运维团队带来负担。同时，AI项目常由数据科学家、业务部门主导，忽视日常运维，当项目进入生产环境时，与现实需求产生冲突，而IT运维团队介入往往过晚。
要成功实施AI，需从一开始整合IT自动化能力。自动化不仅是AI的支持工具，还能加倍释放其潜力。69%的CEO认为AI可提升运营效率、降低成本，但35%担忧基础架构局限，55%认为需升级现有网络基础架构和运维体系。
随着AI向业务关键型部署转变，企业需重新评估传统IT环境。全球基础架构就绪度低，而AI工作负载预计大幅增长，仅15%的企业拥有完善的AI基础架构，59%的企业承认需在1年内完成AI战略部署，否则将面临负面业务影响。AI就绪度缺口扩大源于基础架构复杂、实施成本与资源压力大、动态与不可预测性强等因素。
自动化是应对AI实施挑战的关键，能帮助团队扩展AI应用，如连接基础架构组件、创建一致配置等，并在保障、治理与管控方面发挥重要作用。将自动化融入AI工作流可实现“检测-响应-智能分析-执行”闭环，这是AIOps的核心，事件驱动型自动化能构建闭环响应系统，降低平均解决时间等。
红帽的自动化与AI战略基于开源原则，借助Ansible自动化平台统一管理AI基础架构，提供标准化部署方案，助力数据管理，与红帽AI产品组合深度集成，并通过事件驱动的Ansible实现实时响应，在实际应用中成效显著，如帮助西班牙保险公司Mutua Madrileña减少服务工单量、提升故障解决速度等。
总之，自动化是将AI从战略愿景转化为实际成果的关键支持层，能助力企业在AI应用中取得成功。
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