AI 与自动化：二者有何区别？

人工智能（AI）能够自主汲取知识，并依托逻辑推理做出动态决策，而自动化仅负责执行重复性 IT 任务与流程。尽管二者都能减少人工操作，但本质截然不同，承担着两种完全不同的职能。

AI 能够自主汲取知识并处理海量数据，处理规模远超常人能力范围。它能从数据中挖掘核心洞察，进而做出动态决策。其应用场景十分广泛，它既能完成较为基础的任务，例如预测天气、判断未来几天是否适合冲浪；也能应对复杂场景，例如创建多层级修复方案，以防范潜在的安全漏洞。

自动化则依据人工设定的规则执行各类重复性 IT 任务与流程，它能够持续、可靠地完成指定任务。即使出现异常状况，也可通过预设程序自主应对，无需人工再度介入。自动化能够可靠地执行日常数据备份、按计划向数千台设备推送更新等任务，并在出现小问题时加以处理。

在企业 IT 领域，二者定位截然不同且都至关重要：自动化就像一台机器，依托预设规则执行任务备，AI 则则像大脑，能够学习和适应，并针对复杂问题做出非规则驱动的决策。厘清 AI 与自动化的区别，有助于企业结合二者的数据洞察与既定规范，实现高效运营，收获更具战略价值的成果。 

了解自动化如何助力释放 AIOps 潜能

AI 指的是能够自主获取知识并运用洞察力来解决问题的系统。和人类智能一样，AI 能够持续研判环境，并实时做出决策，以优化执行成效。AI 不会固守既定流程，而是实时自主生成应对策略。传统自动化会使用重复逻辑，在相同输入下执行相同操作，而 AI 则以概率推理为核心，即使输入条件不尽相同，也能结合运行规律与实际场景选定最优处理方式。

AI 的主要特性包括： 

• 非确定性：AI 依托统计概率与习得规律生成结果。即使初始提示相近，新增数据或模型迭代也会使其输出结果发生变化。
• 基于学习的系统：机器学习（ML）与深度学习可识别数据中心内的复杂运行规律，并在无需人工直接重新编程的情况下，随着时间推移提升性能。
• 预测性：AI 擅长处理需要进行预测分析、自然语言处理（NLP）及数据分类的任务。

进一步了解 AI

自动化是一套明确的规则体系，用于稳定、重复地执行各项任务，降低人为失误风险，保障每次执行结果保持一致。一旦 IT 运维团队编写好这些预设规则，该技术便可自动执行相关指令，完成任务调度、数据库更新等操作，无需人工再次介入。因此，自动化是企业 IT 体系高效顺畅运转的核心支柱。

自动化平台不只是一个脚本库，它是系统管理员编写 Playbook 的通用工具，用于编排多环境下的基础架构置备、应用部署以及策略实施等复杂任务。它也是一致的运维引擎，能够始终以统一标准执行各项运维工作，全程运行平稳、极少出现异常状况。

自动化的主要特性包括：

• 确定性：输入一致，输出结果便基本相同。其指令采用通俗易懂的数据语言 YAML 编写，出错概率极低，运行结果具备可预见性。
• 基于规则：自动化严格遵照既定指令运行，它无法偏离指令自行变通、自主学习，也不能自适应处理突发问题，除非提前将这些潜在异常明确编写进原有工作流中。
• 一致性：自动化可确保数千台服务器配置统一、补丁按时更新，并且每次都以相同方式置备新的基础架构。

进一步了解 IT 自动化

区分 AI 与自动化，只需弄清一个核心问题：它是遵从规则运行，还是能够学习并推荐决策规则？

AI 能够解读知识。它具备自适应能力，依托数据驱动的决策输出差异化结果。AI 利用 ML 与深度学习得出最优解决方案或建议，让工作流能更主动地响应问题，减轻 IT 团队的人工干预压力。无需重新编写程序，它就能识别新型异常，构建全新预测模型。 

AI 擅长处理适应性任务，例如：

• 行为预测。
• 异常检测。
• 模式分类。
• 语言理解。
• 基于环境的决策制定。

自动化遵循规则运行。自动化工具会执行系统管理员或工程师设定的明确规则，运行预设工作流，实施统一配置，消除人为操作差异。在输入不变的情况下，自动化的输出结果始终保持一致。 

自动化擅长处理重复性任务，例如：

• 置备。
• 配置。
• 合规。
• 补丁管理。
• 应用部署。

总而言之，AI 可以通过分析业务数据、工作流与环境，给出战略性优化建议，全面提升决策水准。它能够挖掘管理员容易忽略的洞察信息，动态优化执行成效。自动化能够提升效率，减少人为失误。它还能加快运维速度，减少易出错的人工任务。自动化可确保所有工作按指令进行；而 AI 则负责决定下一步行动。

了解自动化与 AI 如何协同工作

搭建企业 IT 环境时，最优方案是融合 AI 与自动化，打造智能自动化。二者协同运作，既能保障流程稳定可复用，又能发挥 AI 的自适应能力。

AI 需要依托稳定可靠的自动化引擎，将决策落地执行。以事件驱动型自动化为例。通常而言，事件驱动型自动化是 IT 团队借助条件判定规则，管控特定操作的触发方式与触发时机的一种运维模式。传统自动化只能局限在预设规则内运行，融入 AI 后，可对实时触发事件做出更及时的响应。将 AI 应用于 IT 运维（AIOps），能够为企业提供更具价值的决策支持，比如提前预判故障风险，在问题扩大难以处置之前，启动修复工作流。 

智能自动化可释放人力与资源，将其投入到更重要的项目中。甚至还能拓展团队的开发能力与业务扩容能力。借助 AI 辅助开发，企业组织既能缩短生成全新 YAML Playbook 或构建应用的耗时，也能随需求变化快速灵活调整。智能自动化不仅能够简化管理工作，还能帮助 IT 团队充分利用有限资源。 

红帽® Ansible® 自动化平台集成多款工具，可在企业范围内创建、管理并规模化部署自动化体系。平台内置自动化编码助手，开发人员只需使用自然语言提示，就能生成自动化任务，并创建符合最佳实践的 Ansible Playbook。 

更大优势在于，您可将 Ansible 自动化平台与红帽 OpenShift® AI 集成，为不同团队打造一致的使用体验。还可将其搭配红帽企业 Linux® 使用，后者是一款可扩展的平台，能够在开放混合云环境中运行。这样，您就能获得更高灵活性，而不必担心供应商锁定。 

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