目前，本地和虚拟服务器、公用和私有云平台以及各种移动设备相结合的时代，识别和解决潜在性能问题比以往任何时候都更为重要，但是现在越来越难发现和识别这些问题，而无法解决这些问题。同时，企业网络和应用程序所带来的流量和种类也在急剧增长。

为实现对这些复杂的IT操作进行有效的监控与管理，企业正尝试利用人工智能进行IT运营，即AIOps。AIOps描述了如何利用人工智能（AI）、机器学习（ML）和其他高级数据分析技术，使IT问题自动识别和解决。AIOps使用由IT系统和服务（包括物理和虚拟）产生的海量数据监测所有企业资产，积极地检查网络和应用程序流量数据，并且能够看到所有的应用程序和系统依赖关系。

AIOps的高级特性使它能够在出现问题或出现之前快速地识别和处理任何潜在威胁。所以企业采用AIOps接收与分析IT运行数据，实现IT运行各主要操作自动化，同时加强其效果。

数据分析完成后，并为事件设定优先级，AIOps系统将数据显示在指示板视图中给IT管理人员，并提供工具和及时反馈，维持对IT操作的控制。

自动化是关键的

自动控制是保证AIOps顺利运行并有效推进AIOps执行的关键：

自动监测：对整个环境进行监测，确定新端点何时出现，比如虚拟服务器或计算机、新移动设备，甚至是新的云平台。

自动执行AIOps：在遵循已有的策略和依赖性映射的情况下运行AIOps，不需要预先配置。

自动修复：快速有效地执行所需的步骤，以解决任何失败或性能事件。

AIOps可以帮助企业合并并分析不同来源的基础设施运行数据。事实上，这样做可以减少潜在破坏性事件的数目，为潜在的破坏性事件提供警报，隔离原因，以及实施流程自动化以纠正事件。AIOps增强了基础结构资源的有效性，加快了请求和解决问题的速度。这不仅仅是对底层IT基础架构的支持，也是对新的或进行进行的业务活动的全面支持，从而提升其价值。

自动执行AIOps解决方案的好处

在AIOps中引入自动化对企业IT运营有很大的好处。这种方法能够极大地提高AIOps工具和服务的效率，降低成本，节省时间，提高效率；在处理服务请求和解决潜在的性能问题时，也可以减少工作量和时间。

这一切都极大地减少了商业风险，改善了服务绩效，并加快了创新和上市的速度。

如果没有自动AIOps，它只会提供部分好处。建立监测和手工修复问题是很费时的，如果没有自动监控，你将会错过很多东西。若不自动修理，修复问题需要的时间可能会比原来多两三倍。不管怎样，业务部门都不会满意的。”

自动AIOps分为三个阶段：自动发现、自动AIOps自动修复。另外一种表达方式是“感知、分析和调整”：解决方法是先感知环境以发现存在的事物，然后分析环境，识别所处理或将要发生的任何事件，然后对症下药，解决任何潜在的问题。

在当今动态的、复杂的IT环境中，整个应用程序甚至应用程序组件每秒钟都在变化。不进行自动搜索，很容易忽视在环境中发生的很多实时状态。IT操作人员需要对整个基础结构、所有活动（物理或虚拟、现场或云中）以及所有移动网络终端进行全面的了解，通过端到端的基础设施、应用程序和数据监控。

AIOps以ML（机器学习）为基础，ML分为两类：监督学习和非监督学习。无指导学习是自动化的，自主学习，不需要人工配置。通过它，AIOps可以显示应用程序的依赖项和所有可利用的IT资源数据，以便立即解决问题。以AI为基础的分析可以帮助自动化日志和事件管理，AIOps把事件日志放在连续的实时关联、历史分析和预测分析的环境中，该系统能分析任何来源、各种格式和任何规模的数据，这一综合分析甚至能帮助减少90%的潜在事件。

当AIOps确定了问题或甚至是一个潜在的问题后，自动修复功能将帮助企业快速、简单、敏捷地解决问题。借由简化和自动执行这些复杂的任务，受管制产业可通过消除人为操作错误的可能性来加强其合法性。

AIOps的未来

通过自动AIOps支持的增强IT运营管理能够帮助企业更加精确地监控基础结构、应用程序和数据，并主动发现潜在的灾难性故障，然后更快地解决它们。这一切有助于企业更好的完成战略规划，减少整体商业风险，缩短上市时间。