AIOps（ArtificialIntelligenceforITOperations），即智能运维，就是将人工智能的能力与运维相结合，通过机器来提高运维的效率学习。在传统的自动化运维系统中，有效解决了重复运维工作的人力成本和效率问题。然而，在复杂场景下的故障排查、变更管理、容量管理、服务资源等过程中，仍然需要人来控制决策过程，这阻碍了运维效率的进一步提升。人工智能方法的引入，使机器能够代替人类进行决策，从而使实现真正意义上的完全自动化成为可能。今天的企业可以将DevOps工具集成到他们的AIOps战略中，从而实现更快的数据收集、真正的可观察性和深入的数据分析。DevOps（DevelopmentandOperations的合成词）是一种文化、运动或实践，它重视“软件开发人员（Dev）”和“IT运维技术人员（Ops）”之间的沟通和协作。通过自动化“软件交付”和“架构变更”流程，可以更快、更频繁、更可靠地构建、测试和发布软件。为什么AIOps如此受欢迎？简单的。让消费者生活更轻松的技术对企业来说可能是一场噩梦。这是机器真正发挥作用的地方。AI工具可以帮助企业24/7全天候监控其应用程序、降低风险、分析性能，甚至帮助人类团队思考客户服务机器人。AIOps使这一切成为可能，以下是我们最喜欢的2022年AIOP趋势：这伴随着网络安全的普遍扩展。事件响应（Incidentresponse）是人工智能的深度学习能力可以将人类从繁琐的手动任务中解放出来的领域。任何网络安全团队，无论多么优秀，都不可能同时无处不在。AI可以学会及早识别漏洞和潜在威胁，在事件传播并造成进一步损害之前启动一系列操作，例如关闭服务器或关闭对存储系统的访问。提高可观察性以减少平均修复时间(MTTR)考虑到第一个趋势，系统的一般可观察性可以为事件提供上下文，并使企业能够转向主动维护方法。人工智能不是不断地到处灭火，而是对最复杂的系统进行全面监控，帮助企业减少响应和修复事件所需的时间。统一的云监控系统使这成为现实。可观察性与监视不同。通过监控，迹象表明发生了某些事情，但没有提供下一步该做什么或如何做的步骤。另一方面，可观察性减少了系统中的盲点；AI可以从每个事件中学习，这使得它更有效地检测和修复未来事件。自动化程度提高随着越来越多的企业采用远程工作、加强网络安全并追求全面的客户服务，智能算法可以自动执行所有这些任务。这种自动化可以实现模式检测、更好地预测潜在威胁以及事件的情境化，而无需人工团队的人工干预。这允许IT处理更高级别的任务，同时将系统移交给有能力的人工智能。如今，算法可以在不牺牲速度的情况下处理大量数据类型，这一领域的创新将增加能够并且将会利用AIOps的企业数量。AIOps和DevOps将融合得益于5G的部署，智能互联环境的基础已经形成。企业可以将DevOps工具集成到他们的AIOps战略中，从而实现更快的数据收集、真正的可观察性和深入的数据分析。甚至上面提到的自动化过程也将以人工智能开始和结束。这是个好消息。过时的技术工具可能会削弱业务，但现在所有要素都已到位，可以让AIOps发挥作用。组织可以在不牺牲安全性或治理的情况下整合和简化运营，重新关注他们创造的价值。未来属于AIOps人类无法跟上技术进步的步伐，但人工智能的智能应用可以让企业应对大数据、新的网络安全需求，并简化其不断增长的架构。它将从混乱中创造秩序，并实现新一代互联高效的运营。
