大数据技术和人工智能技术的快速发展，推动运维管理从传统的人工运维向智能运维转变。
AIOps是Artificial Intelligence for IT Operations的缩写，是将机器学习、深度学习等人工智能算法应用于IT运维工具和业务系统收集的大数据集，并尝试模拟人类行为（如发现、判断、响应）智能运维管理平台。
智能运维AIOps为运维管理配备算法和机器学习能力。
通过不断学习，运维人员从复杂的告警中解脱出来，让运维智能化。
Gartner预测，每年整个运维行业的AIOps采用率将达到40%。
人工智能在AIOps中的具体应用。
传统运维方式在监控、问题发现、报警、故障处理等方面存在明显缺陷。
它们需要大量依赖人的经验，工作效率低，并且在数据收集、异常诊断和分析方面存在问题。
、报警事件和故障处理效率有待提高。
那么，AI技术支持的AIOps能否解决这些问题呢？下面我们将从监控、问题发现、报警、处置四个阶段来介绍人工智能技术在各个阶段的应用和价值。
智能监控公司大量使用APM、NPM、日志、DEM、基础设施监控等监控工具来监控各个技术栈。
然而，大量无效/无用的数据会增加后端数据处理的压力，漏接的数据可能导致问题和故障的漏报。
另外，监控工具需要大量的人工调试和配置，严重依赖运维人员的经验，人力成本巨大。
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在智能运维方面，采用基于机器学习算法的智能数据采集器，实现智能数据过滤、关键数据识别、采集密度和频率调整以及采集服务器的性能平衡，从而提高数据采集的准确性，最大限度地减少人力。
干预水平，降低人工成本，提高运维管理效率。
智能问题发现企业IT系统规模的扩大和运维环境的复杂化，使得运维人员从海量数据中发现问题变得越来越困难。
AIOps通过智能异常检测、故障关联分析、故障根因分析、智能异常预测等能力，帮助运维人员快速定位问题，追溯故障根源，实现故障预测预警。
以智能异常检测为例，通过人工智能技术，如基于密度算法的异常检测（LOF）方法、基于Ensemble的快速异常检测方法、基于历史数据模型的异常检测等方法，可以自动、真实地检测异常。
-及时、准确地分析系统中发现的异常情况的监测数据，为后续的故障分析和处理提供依据。
故障根因分析就是在众多可能引起故障的因素中，追溯故障的症结所在，找到根本的解决办法。
可以利用机器学习或深度学习方法来发现不同因素之间的强相关性，并利用这些关系来推断哪些因素是根本性的，帮助用户快速诊断问题，提高故障定位速度和修复效率。
此外，故障通常不是孤立存在的。
海恩定律告诉我们，任何不安全事故都是可以预防的。
智能异常预测通过对重要特征数据学习预测算法，实现故障的早期诊断，避免损失。
故障预测场景包括：磁盘故障预测、网络故障预测、内存泄漏预测等，可以大大降低运维背锅的风险。
智能告警传统的告警管理一般采用固定阈值，需要运维人员手动设置。
这种方法不仅需要巨大的工作量，而且非常依赖运维人员的经验。
阈值设置不当可能会导致警报风暴或漏报。
当监控环境发生变化时，原有的固定阈值无法满足报警管理的要求。
智能运维采用动态基线报警方式，智能分析数据的动态极限（即当前状态相对于历史时刻的数据范围），弥补了以往人为设置固定阈值的缺点，智能分析数据发展趋势和数据动态。
限制，从而对报警做出智能判断。
各种监控工具会产生大量的报警信息。
这些告警信息可能包含大量冗余告警，甚至形成告警风暴，会对运维人员造成极大干扰，降低运维工作效率。
对于短期、大批量、甚至连续的冗余告警，智能运维可以根据相似性和相关性判断，对这些冗余告警进行合并，从而为运维人员提供有效的告警信息，可大幅降低运维成本。
工作困难。
在运维管理中，如果某个告警长时间无法解决，系统会将告警上报至上层进行处理。
这种警报策略称为警报升级。
传统运维中，一般采用“固定时间间隔”的方式来设置报警升级策略，其潜在的滞后性可能会给业务带来一定的损失。
云智慧智能运维解决方案通过梳理性能与业务之间的关联性，建立模型。
当绩效指标出现异常时，分析对业务的影响。
如果影响超出条件，则报警事件自动升级，系统发送升级事件通知。
将报警处理到对应的报警组，避免报警处理不及时造成业务损失。
智能自动故障处理在传统运维管理中，故障处理很大程度上依赖于运维人员的经验。
然而，人类的经验无法涵盖所有??故障范围。
运维人员经验不足可能会导致运维效率低下或导致错误决策。
智能运维将API接入的实时监控结果或预测结果引入决策知识库（智慧大脑），智能生成决策建议，并根据实际结果和趋势确定处理策略，可以手动处理，也可以自动处理，有效减少了故障排除的时间，大大提高了问题解决的效率，提高了企业运维的标准化程度。
智能运维AIOps的价值得益于大数据、云计算和人工智能技术的发展，使得传统的严重依赖人脑决策、人工操作的IT运维模式迅速转变为如今的运维模式。
AIOps。
尤其是基于机器学习的人工智能技术的快速发展，帮助解决了传统运维中的大量痛点，特别是在异常检测、异常预测、关联分析、根因分析、报警抑制、自动故障处理等方面等方面和环节发挥作用。
以云智某大型金融客户为例，通过使用云智智能业务运维平台，无论是整体运维效率还是核心KPI都得到了大幅提升。
与此同时，IT运营也初步实现了数字化、智能化。
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人工智能浪潮下，AI支持的智能业务运维可以为企业提供从智能报警、故障预测、故障检测分析、故障定位到故障处理的闭环运维能力，助力企业数字化转型并实现商业成功。
健康持续增长。