IT自动化解析
IT 自动化阐述了如何运用技术来精简并自动化重复性的人工操作，以期提高效率、削减成本并改善顾客体验。
IT 自动化：概述
IT 自动化借助技术和智能系统，实现任务、流程和操作的现代化与优化。自动化技术利用诸如人工智能（AI）、机器学习（ML）以及机器人流程自动化（RPA）等前沿技术脚本。
它能够在无需或少需人工干预的情况下，执行基于规则的任务。
IT自动化的核心目标在于将那些需要大量人力投入的活动进行自动化处理，以此来减少失误、提高生产力、降低成本并增强客户满意度。
包括医疗、零售、制造、物流在内的众多行业，均在积极采用自动化技术，以此来简化人工和重复性活动，从而提升决策能力和异常识别水平。
通过将人工任务自动化，IT 团队能够将精力集中在更具价值的工作上，比如创新和战略目标，从而为组织创造更大价值。
得益于科技的进步，IT 自动化的应用已不再局限于本地系统。如今，它已扩展到云服务、容器化和微服务领域，这使得企业能够更有效地配置资源并拓展业务。
本节将探讨当前市场上备受瞩目并日益普及的 IT 自动化工具与技术。
新兴 IT 自动化趋势
IT 自动化领域持续受到新兴趋势的影响，这些趋势涵盖了新技术、实践和方法。这些趋势的驱动力来自于人工智能、自然语言处理（NLP）、机器学习、机器人流程自动化、云计算以及其他相关领域的进步。
据斯塔提斯塔预计，全球自动化产业的规模将达到惊人的2650亿美元。
接下来，让我们深入了解一些重要的新兴 IT 自动化趋势。
低代码与无代码
低代码平台旨在帮助IT专业人员、程序员以及编码能力较低的开发人员创建定制化的应用程序。另一方面，无代码平台则允许那些不具备编码知识的业务用户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开发应用程序的便捷性和速度，预计到2027年，全球低代码市场规模将达到约650亿美元。斯塔提斯塔。
这些平台为用户提供了可视化的界面和即用型组件。它们使得个人无需进行大量的编码，便可轻松创建工作流程、自动化任务并将各种系统无缝集成。其目的在于简化操作并最大限度地减少工作量。
那些缺乏开发技能，但希望紧跟现代自动化和数字化加速的组织和个人，可以借助这些平台来保持竞争力。
这些平台具有诸多优势，包括降低成本、节省时间、提高生产效率等等。 低代码和无代码平台的例子包括 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新兴趋势，并已获得 Gartner 的认可，被认为是顶级技术趋势之一。 与标准自动化不同，超自动化融合了 AI、ML、RPA、NLP 等先进技术。
这些前沿技术增强了自动化流程，能够高效处理那些通常需要人类智能或干预的复杂和突发任务。
超自动化的多功能性使其适用于包括医疗、供应链管理、银行、金融服务（BFS）和零售在内的各个行业。据预测，其市场规模预计将从2022年的350.8亿美元增长至2030年的1186.6亿美元。正景研究。
超自动化流程显著提高了效率、生产力和决策能力。 将各种流程、模式和工作流程自动化，可以显著提升性能。
机器学习不断提升超自动化的性能，使其在模式识别和趋势预测方面具有显著的有效性。此外，NLP 还支持涉及理解书面文本、把握语言细微之处，以及促进有意义的互动等任务。
超级自动化解决方案为各行各业带来了众多益处。 通过简化流程和自动化任务，这些解决方案提升了效率、精确度和客户满意度。 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
云自动化是指利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实现此前由IT管理员手动执行的任务自动化。
云自动化的核心目标在于提高效率、最大程度地减少人为失误，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。
根据一份报告，云自动化的市场规模预计将从 2021 年的 530 亿美元增至 2030 年的 4148.5 亿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、部署代码和监管应用程序。
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。 然而，在实施任何自动化解决方案之前，评估组织的要求以及诸如云环境的规模和所需的自动化级别等因素至关重要。
采用云自动化具有诸多优势。 它通过加快产品或服务的上市时间，从而提高组织的敏捷性。 此外，它还能通过优化资源利用率来节省成本。 更重要的是，它还能根据业务需求实现可扩展性。
众多顶级供应商均提供云自动化解决方案，包括亚马逊云服务（AWS）、微软Azure、谷歌云平台（GCP）、Terraform、红帽Ansible自动化平台、VMware vRealize Automation等。
现代编排平台
在当今的科技世界中，编排是一种组织工具，能够帮助企业简化并监管复杂的工作流程。 通过选择合适的编排类型，企业可以提高效率、灵活性和可扩展性。
编排的本质在于协调并管理计算机系统、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包括数据处理、应用程序部署、基础设施配置、机器学习以及业务流程自动化在内的各种任务。
组织可以根据自身需求利用不同的编排类型。 诸如云编排、应用程序编排、工作流编排、服务编排和数据编排等类型，都是可供选择的示例。
数据管道编排
管理复杂的数据管道是一项挑战，它需要处理大量的任务，并可能出现错误。 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，从而确保可靠性和效率。
数据管道编排涵盖数据管道的自动化执行和监控。 它包括协调任务的依赖关系，按照所需顺序执行任务，检测并解决错误或生成警报和日志。 如果缺乏适当的编排系统，维护数据将变得异常困难。
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。
总而言之，组织可以将数据管道编排作为提升流程透明度和可见性的工具。 它能够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）是指利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，允许用户通过自行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）是指利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，允许用户通过自行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。
自助自动化被广泛应用于包括 IT、客户服务、人力资源以及财务在内的各个领域。ITSM、客户支持、人力资源以及财务部门均利用它来增强用户互动。
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力。
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的聊天机器人更胜一筹，它们更加先进且更具互动性。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优化其响应。它们具备理解语言并回答问题的能力。
聊天机器人有潜力通过提供全天候服务、解决查询并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。
一份来自优先研究的报告预测，全球聊天机器人市场的规模将从 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亚马逊 Alexa、Facebook Messenger 机器人、Slack 机器人、谷歌 Dialogflow（聊天机器人开发平台）和亚马逊 Lex（由亚马逊云服务开发的聊天机器人）。
通过整合人工智能功能，这些聊天机器人增强了其功能。 它们在提供智能体验的同时，有效地理解语言并提供对复杂查询的响应。 此外，它们还能根据喜好进行个性化定制。
最近出现的一些人工智能聊天机器人的例子包括由谷歌人工智能开发的 LaMDA、OpenAI 开发的 ChatGPT 以及 Meta 的新型人工智能模型 Llama 2。
数据安全
我们已经目睹并了解了各个领域的自动化，而数据安全也没有被忽视。数据安全自动化是指利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、配置用户以及管理配置等。
这种类型的自动化主要在大型企业中实施，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：
- 减少支持工单的数量
- 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
- 减少人为失误
- 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）以及 CMDB（配置管理数据库）。
该领域的领先公司包括思科、Palo Alto Networks、赛门铁克以及 IBM 等。
数字孪生
数字孪生是通过实际数据反映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、设备以及互联的数据被整合在一起，以创建数字孪生，并且会进行实时更新以匹配当前条件和性能。
数字孪生在制造、医疗、运输以及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、高效运输运营以及主动能源维护等优势。
据全球数字孪生 预计，2023 年至 2030 年，市场规模将以 42.6% 的复合年增长率增长，从 115.1 亿美元增长至 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孪生的用户体验。
数字孪生的一些主要优势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规划手术。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。
如需了解更多信息，您可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）能够实现混合环境中 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、工作负载自动化以及资源配置来轻松实施业务服务。
据Gartner公司 报告预测，到 2025 年结束时，当前使用工作负载自动化的组织中，约有 80% 可能采用 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、数据管道以及应用程序工作流程。 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、云原生基础设施以及应用程序架构。
SOAP 的一些应用示例包括：使软件公司能够自动化向客户分发软件版本，使金融服务公司能够自动化贷款申请的处理，以及使医疗机构能够自动化患者预约安排。
以下是一些提供 SOAP 解决方案的顶级公司：
- 亚马逊云服务（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，提升了运营效率和流程标准化。
协作机器人（Cobot）
协作机器人（被称为 Cobot）是专为与人类协同工作而设计的，同时将安全放在首位。 与普通机器人不同，协作机器人更小巧、更轻便，并且配备了旨在最大程度降低对人类造成伤害风险的功能。 这些功能包括力限制机制、软材料和传感器。
协作机器人在包括制造、医疗和物流在内的多个行业具有广泛的应用。 它们可以承担诸如组装、焊接、喷漆和包装等任务。 通过自动化这些先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）在未来得到进一步发展，我们可以预见更先进的协作机器人的出现。 这些新一代协作机器人或将具备计算机视觉功能，并将机器学习算法与机器人中间件相结合。 这种集成将使它们能够以更高的安全性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。
这种集成使得协作机器人能够实施避免碰撞的策略，同时通过增强的连接机会获得技能。 因此，这显著提高了这些系统的性能水平。
在协作机器人开发、构建和解决方案提供领域的领先公司包括优傲机器人、ABB 以及发那科等。
机器人流程自动化 (RPA)
机器人流程自动化（RPA）正在自动化领域迅速获得关注。 对于各种规模的企业而言，它都是一项真正的变革性技术，因为其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、生产率并降低成本。
RPA 使用模拟人类行为的机器人来自动化诸如流程、工作流程、数据提取、内容创建、管理通信、支持客户以及提供数据等任务。
根据研究预测，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%。
鉴于其令人难以置信的灵活性，它被广泛应用于包括 IT、金融、医疗、零售和制造在内的各个领域。它被用于自动化工作流程和流程、简化贷款审批、组织预约安排、履行订单以及跟踪生产等。此外，RPA 通过减少人为失误的几率来提高精确度，并确保合规性。
RPA 领域的知名行业领导者包括 Microsoft Power Automate（一个卓越的基于云的 RPA 平台）、IBM 机器人流程自动化、SAP 构建流程自动化以及 Uipath 业务自动化平台等。
最后的话
上述自动化示例仅是 IT 自动化发展趋势的简单展示。随着新兴技术的不断涌现，IT 领域的方法正在塑造各行各业的格局。
企业正在积极采用这些趋势来优化运营、提高生产效率并提升客户体验。
接下来，请查阅一些热门的机器人流程自动化（RPA）工具。