IT 自动化解释了如何利用技术来简化和自动化重复性手动操作，以提高效率、降低成本并改善客户体验。
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IT 自动化：概述
IT 自动化使用技术和智能系统来实现任务、流程和操作的现代化和优化。 自动化利用最新技术的脚本，例如人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和机器人流程自动化 (RPA)。
它在有或没有人工干预的情况下执行基于规则的任务。
IT 自动化的主要目标是使需要最大限度人力的活动实现自动化，以减少错误、提高生产力、降低成本并增强客户体验。
医疗保健、零售、制造、物流等各个行业正在采用自动化来简化手动和重复性活动，从而增强决策和异常识别的能力。
通过自动化手动任务，IT 团队可以专注于有价值的工作，例如创新和战略目标，从而为组织增加价值。
由于技术进步，IT 自动化不仅限于本地系统。 尽管如此，它已经转向基于云的服务、容器化和微服务，使企业能够有效地分配资源并扩展其运营。
本节将探讨在市场上受到关注并被越来越多采用的 IT 自动化工具和技术。
新兴 IT 自动化趋势
IT 自动化领域不断受到包含新技术、实践和方法的新兴趋势的影响。 这些趋势是由人工智能、NLP（自然语言处理）、ML、RPA、云计算和其他相关领域的进步推动的。
根据 斯塔斯塔预计全球自动化产业规模将达到惊人的2650亿美元。
让我们继续看一下其中一些重要的新兴 IT 自动化趋势。
低代码和无代码
低代码平台可帮助 IT 专业人员、编码人员和编码技能较低的开发人员创建定制应用程序。 相反，无代码平台使没有编码知识的业务用户能够独立解决其特定的开发需求。
考虑到通过低代码和无代码平台轻松快速地开发应用程序，预计到 2027 年，全球低代码市场将达到约 650 亿美元。 斯塔斯塔。
这些平台为用户提供可视化界面和现成的组件。 它们使个人能够轻松创建工作流程、自动化任务并无缝集成各种系统，而无需进行大量编码。 目的是简化操作并最大限度地减少工作量。
缺乏开发技能但希望跟上现代自动化和数字加速的组织和个人可以利用平台来保持竞争力。
这些平台具有许多优势，包括降低成本、节省时间、提高生产力等等。 低代码和无代码平台的示例包括 Microsoft Power Apps 和 IBM Watson Orchestrate。
结合 NLP 和 ML 的 AI 超自动化
超自动化是自动化领域的一种新兴趋势，已获得 Gartner 的认可，被视为顶级技术趋势之一。 与标准自动化不同，超级自动化结合了 AI、ML、RPA、NLP 等先进技术。
这些尖端技术增强了自动化流程，以有效处理通常需要人类智能或干预的复杂和意外任务。
超自动化的多功能性适用于各个行业，包括医疗保健、供应链管理、银行、金融服务 (BFS) 和零售等。 据预测，其市场规模预计将从 2022 年的 350.8 亿美元增至 2030 年的 1186.6 亿美元。 正景研究。
超级自动化流程显着提高了效率、生产力和决策能力。 自动化各种流程、模式和工作流程可以显着提高性能。
机器学习不断增强超自动化的性能，使其在模式识别和趋势预测方面具有显着的有效性。 此外，NLP 还支持涉及理解书面文本、理解语言细微差别以及促进有意义的交互等任务。
超级自动化解决方案为各个行业提供了众多优势。 通过简化流程和自动化任务，这些解决方案提高了效率、精度和客户满意度。 此外，它们还使组织能够应对业务挑战并在各自领域保持竞争力。
云自动化
云自动化涉及使用各种方法和工具来优化基于云的资产和服务的管理、部署和运营。 它依赖于软件和脚本来自动执行以前由 IT 管理员手动执行的任务。
云自动化的主要目标是提高效率、最大限度地减少人为错误，并根据新的需求快速扩展云资源。
云环境各个方面的自动化涵盖了广泛的任务，包括分配资源、设置配置、管理部署、确保安全性和合规性、监控性能和扩展资源。
根据以下报告，云自动化的市场规模预计将从 2021 年的 53B 美元增至 2030 年的 414.85B 美元 经过验证的市场研究。
可以自动化的任务包括创建虚拟机、配置存储、安装软件、调整安全措施、优化性能、部署代码和监督应用程序。
为了实现云自动化，一些方法包括现成的云管理工具或利用基础设施，例如代码（IaC）和编排工具。 但是，在实施任何自动化解决方案之前，评估组织的要求和因素（例如云环境的规模和所需的自动化级别）非常重要。
采用云自动化有很多优势。 它通过加快产品或服务的上市时间来提高组织的敏捷性。 此外，它还可以通过优化资源利用率来节省成本。 此外，它还可以根据业务需求实现可扩展性。
许多顶级提供商都提供云自动化解决方案，包括 Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud Platform (GCP)、Terraform、Red Hat Ansible Automation Platform、VMware vRealize Automation 等。
现代编排平台
在当前的现代科技世界中，编排是组织的一种工具，使他们能够简化和监督复杂的工作流程。 通过选择编排类型，企业可以提高效率、灵活性和可扩展性。
编排本质上包括协调和管理计算机系统、应用程序和服务以实现工作流或流程。 这些工作流程可自动执行各种任务，例如数据处理、应用程序部署、基础设施配置、机器学习和业务流程自动化。
组织可以根据自己的要求利用不同的编排类型。 此类类型的示例包括云编排、应用程序编排、工作流编排、服务编排和数据编排。
数据管道编排
管理复杂的数据管道可能具有挑战性，需要处理大量任务并且可能出现错误。 值得庆幸的是，数据管道编排通过自动化这些任务来提供解决方案，确保可靠性和效率。
数据管道编排涉及数据管道的自动化执行和监控。 它包括协调任务依赖性、按所需顺序执行任务、检测和解决错误或生成警报和日志。 如果没有适当的编排系统，维护数据就会变得非常困难。
用于数据管道编排的工具有Airflow、Luigi、Apache NiFi、StreamSets、Google Cloud Dataflow、Amazon Simple Workflow Service等。
总体而言，组织可以利用数据管道编排作为工具来提高流程的透明度和可见性。 它可以在管道的整个生命周期中实现数据治理和成本效益。
自助服务自动化（SSA）涉及使用技术和软件解决方案使用户能够独立执行任务和访问资源。 它消除了对人工操作员或 IT 支持人员的需求，允许用户通过自己处理日常任务来简化操作。 这种授权减少了人工干预的需要并提高了效率。
IT 运营团队中的自助服务自动化
自助服务自动化（SSA）涉及使用技术和软件解决方案使用户能够独立执行任务和访问资源。 它消除了对人工操作员或 IT 支持人员的需求，允许用户通过自己处理日常任务来简化操作。
这种授权减少了人工干预的需要并提高了效率。
IT、客服、人力资源、财务等各个领域都应用了自助自动化。 ITSM、客户支持、人力资源和财务部门利用它来增强用户交互。
通过减少直接参与和人工干预，它可以降低成本、最大限度地减少人为错误并提高生产率。
提供自助服务自动化的领先组织包括 Freshworks、Aisera、ServiceNow 和 HelpScout。
创新的聊天机器人
创新的聊天机器人比传统聊天机器人领先一步，因为它们更先进、更具互动性。 这些尖端的聊天机器人利用人工智能技术通过学习用户输入来改善其响应。 他们有能力理解语言并回答问题。
聊天机器人有潜力通过提供全天候服务、解决查询和促进销售来彻底改变客户互动。 随着人工智能的不断发展，我们预计未来聊天机器人的数量将会增加。
一份报告来自 优先研究 预计全球聊天机器人市场规模将从 2022 年的 8.4 亿美元增至 2032 年的 49 亿美元左右。
商业部署的聊天机器人的一些已知示例包括 Amazon Alexa、Facebook Messenger Bots、Slack Bots、Google Dialogflow（聊天机器人开发平台）和 Amazon Lex（由 Amazon Web Services 开发的聊天机器人）。
通过整合人工智能功能，这些聊天机器人增强了其功能。 提供智能体验，同时有效理解语言并提供对复杂查询的响应。 此外，它们可以根据喜好进行个性化。
最近的一些人工智能聊天机器人的例子包括由 Google AI 开发的 LaMDA、OpenAI 开发的 ChatGPT 以及 Meta 的新人工智能模型 Llama 2。
数据安全
我们已经看到并读到过各个领域的自动化，但数据安全也没有被抛在后面。 数据安全自动化涉及使用技术来自动化安全任务，例如扫描漏洞、响应事件、管理补丁、安排更新、配置用户、管理配置等。
这种类型的自动化在大型企业中实施，以支持每天发生的大量与安全相关的事件或活动。
以下是数据安全自动化的一些优势
- 减少支持票的数量
- 提高安全操作的速度和有效性
- 允许支持团队专注于战略职责。
- 减少手动错误
- 简化对安全法规的遵守
用于自动化数据安全的最重要工具包括 SIEM（安全信息和事件管理）、SOAR（安全编排、自动化和响应）和 CMDB（配置管理数据库）。
该领域的领先公司包括思科、Palo Alto Networks、赛门铁克、IBM 等。
数字孪生
数字孪生是通过实际数据镜像其功能的对象或系统的模型。 它可以实现对产品改进和解决方案的免测试探索。 来自传感器、设备和互连的数据被集成以创建数字孪生，并实时更新以匹配当前条件和性能。
数字孪生在制造、医疗保健、运输和能源等领域具有多种用途。 它们提供了诸如提高生产力、定制医疗保健治疗、高效运输运营和主动能源维护等优势。
全球 数字孪生 预计2023年至2030年，市场规模将以42.6%的复合年增长率增长，市场规模从115.1亿美元增至1376.7亿美元。
物联网、人工智能和软件分析的集成提升了这对双胞胎的用户体验。
双胞胎的一些主要好处包括实时监控系统或流程、分析以预测未来趋势或问题，以及通过具有远程控制功能的基于模拟的表示来理解复杂的系统或流程。
一些用例：数字孪生在医疗保健领域用于模拟患者和计划手术。 能源数字孪生增强能源系统，产品数字孪生评估产品性能。 工厂数字孪生通过识别瓶颈和提高能源利用率来优化生产计划。
欲了解更多信息，您可以访问数字孪生技术部分。
服务编排和自动化平台 (SOAP)
服务编排和自动化平台 (SOAP) 可实现混合环境中 IT 流程的自动化。 这些平台使基础设施和运营 (I&O) 领导者能够通过集成工作流程编排、工作负载自动化和资源配置来轻松实施业务服务。
来源： bmc.com
这 加特纳公司 报告预计，到 2025 年结束时，目前使用工作负载自动化的组织中约有 80% 可能会采用 SOAP。 这些 SOAP 将支持跨 IT 和业务领域的工作负载编排。
SOAP 提供集中管理控制台和编排引擎，可有效处理工作负载、数据管道和应用程序工作流程。 它们超越了传统的工作负载自动化，因为它们涵盖数据管道、云原生基础设施和应用程序架构。
SOAP 使用的一些示例包括：使软件公司能够自动化向客户分发软件版本、自动化金融服务公司的贷款申请处理以及自动化医疗机构的患者预约安排。
以下是一些提供 SOAP 解决方案的顶级公司：
- Amazon Web Services (AWS) Step Functions
- BMC TrueSight 编排
- OpenText 操作编排
- 立即服务平台
- VMware Aria 自动化
SOAP 平衡了 DevOps 工具链，提高了以客户为中心的敏捷性、降低了成本、提高了运营效率和流程标准化。
协作机器人（Cobot）
协作机器人（称为 Cobot）专门设计用于与人类一起工作，同时优先考虑安全。 与普通机器人不同，协作机器人更小、更轻，并且配备了旨在最大限度地减少对人类造成伤害的风险的功能。 这些功能包括力限制机制、软材料和传感器。
来源： abb.com
协作机器人在制造、医疗保健和物流等行业具有广泛的应用。 他们可以承担组装、焊接、喷漆和包装等任务。 通过自动化这些以前由人类执行的任务，协作机器人有助于提高生产力水平、增强安全措施、改进质量控制流程并降低成本。
全球研究网站 市场与市场 预测协作机器人的市场规模将从 2023 年的 12 亿美元激增至 2029 年的 68 亿美元，复合年增长率高达 34.3%。
随着人工智能（AI）未来的进一步发展，我们可以预见先进的协作机器人的出现。 这些下一代协作机器人可能拥有计算机视觉功能。 将机器学习算法与机器人中间件结合起来。 这种集成将使他们能够以更高的安全措施和精度执行各种任务。
因此，这种转变将重塑商业格局。 人工智能 (AI) 与技术的融合通过集成计算机视觉技术、机器学习算法和机器人中间件来增强协作机器人的功能。
这种集成使协作机器人能够实施避免碰撞策略，同时通过增强的连接机会获得技能。 因此，这显着提高了这些系统的性能水平。
协作机器人开发、建造和解决方案提供领域的领先公司包括优傲机器人、ABB、发那科等。
机器人流程自动化 (RPA)
机器人流程自动化 (RPA) 迅速在自动化领域获得关注。 对于企业来说，无论规模大小，它都是真正的游戏规则改变者，因为它简化了任务管理和自动化。 RPA 按照预定规则运行，从而提高效率、提高生产率并降低成本。
RPA 使用模仿人类行为的机器人来自动执行流程、工作流程、数据提取、内容创建、管理通信、支持客户和提供数据等任务。
根据 研究预计未来十年 RPA 市场将大幅增长。 2022 年其市场规模为 26.59 亿美元，预计到 2032 年将达到 660.79 亿美元左右，复合年增长率约为 37.9%。
由于其令人难以置信的灵活性，它被广泛应用于 IT、金融、医疗保健、零售和制造等各个领域。 它用于自动化工作流程和流程、简化贷款审批、组织预约安排、履行订单和跟踪生产等。 此外，RPA 通过减少人为错误的机会来提高精度并确保合规性。
RPA 领域的知名行业领导者包括 Microsoft Power Automate，这是一个出色的基于云的 RPA 平台； IBM 机器人流程自动化； SAP 构建流程自动化； Uipath业务自动化平台等
最后的话
上述自动化示例简单地展示了 IT 自动化的增长趋势。 IT 领域随着新兴技术不断发展，自动化方法正在塑造各个行业的格局。
企业急切地采用这些趋势来优化运营、提高生产力并改善客户体验。
接下来，查看流行的机器人流程自动化 (RPA) 工具。
