AIOps（即人工智能 IT 运营）是应用人工智能 (AI) 来改进 IT 运营的方法。 具体而言，AIOps 使用大数据、分析和机器学习功能来执行以下操作：收集并汇总由多个 IT 基础架构组件、应用程序和性能监视工具生成的、不断增加的海量运营数据；智能地从“噪声”中筛选出“信号”，以识别与系统性能和可用性问题相关的重要事件和模式；诊断根本原因并将其报告给 IT 部门以便他们快速响应和补救，或在某些情况下自动解决这些问题而无需人工干涉。
一、什么是 AIOps
AIOps（即人工智能 IT 运营）是应用人工智能 (AI) 来改进 IT 运营的方法。 具体而言，AIOps 使用大数据、分析和机器学习功能来执行以下操作：
收集并汇总由多个 IT 基础架构组件、应用程序和性能监视工具生成的、不断增加的海量运营数据；智能地从“噪声”中筛选出“信号”，以识别与系统性能和可用性问题相关的重要事件和模式；诊断根本原因并将其报告给 IT 部门以便他们快速响应和补救，或在某些情况下自动解决这些问题而无需人工干涉。
通过将多个单独的手动 IT 运营工具替换为单一的智能自动化 IT 运营平台，AIOps 使 IT 运营团队能够更快地作出响应，甚至主动处理慢速和中断事件，从而大幅减少工作量。
它可以缩小下面两大对立面之间的差距：一方面是日益多样化、动态且难以监控的 IT 环境，另一方面是用户对应用程序性能和可用性几乎或根本无中断的期望。 大多数专家都认为 AIOps 是 IT 运营管理的未来。
二、AIOps的重要性
如今，大多数组织都在经历转型，从包含独立静态物理系统的传统基础架构转向包含本地环境、托管云环境、私有云环境和公有云环境的动态组合基础架构，后者是在虚拟化或软件定义的资源（用于不断扩展和重新配置）上运行。
这些环境中的应用程序和系统将会产生海量的数据，而且数据量还在不断增长。
基于领域的传统 IT 管理解决方案无法跟上数据量增长的步伐。 它们无法智能地从如此大量的相关数据中筛选出重要事件。 它们也无法将来自不同但相互依赖的环境的数据关联。 它们无法提供实时洞察和预测性分析，以便让 IT 运营团队快速响应问题，满足用户和客户对服务级别的期望。
走进 AIOps，它可以直观呈现所有环境的性能数据和依赖关系，分析数据以提取与慢速或中断情况相关的重要事件，并自动提醒 IT 人员关注问题、根本原因及建议的解决方案。
三、AIOps的工作原理
了解 AIOps 工作方式的最简便方法是查看每一种 AIOps 组件技术（包括大数据、机器学习和自动化）在这个流程中起到的作用。
AIOps 利用大数据平台将孤岛式 IT 运营数据汇总在一处。 这些数据包含：
- 历史性能和事件数据
- 流式实时运营事件
- 系统日志和指标
- 网络数据，包括包数据
- 事故相关数据和工单
- 基于文档的相关数据
然后，AIOps 会应用重点分析和机器学习功能：
1、从“噪声”中分离重要事件警报
AIOps 利用规则应用和模式匹配等分析功能来梳理 IT 运营数据，并将信号（即重要的异常事件警报）与噪声（其他数据）分离。
2、确定根本原因并提出解决方案
借助特定于行业或环境的算法，AIOps 可将异常事件与环境中的其他事件数据相关联，以确定中断或性能问题的原因，并建议补救措施。
3、自动响应，包括实时主动解决
AIOps 至少可以自动将警报和建议的解决方案传送给相应的 IT 团队，甚至可以根据问题的性质和解决方案来组建响应团队。 在许多情况下，它可以处理机器学习的结果，触发自动系统响应，甚至是在用户意识到问题之前实时解决问题。
4、不断学习，改进未来问题的处理
根据分析结果，机器学习功能可更改算法或创建新算法，以尽早识别问题并推荐更有效的解决方案。 AI 模型还可帮助系统了解和适应环境的变化，例如 DevOps 团队提供或重新配置的新基础架构。
四、AIOps 的优势
AIOps 的关键优势在于，它可以让 IT 运营人员识别、处理和解决慢速和中断事件，而且速度比在多个 IT 运营工具提供的警报中手动筛选更快。因此，它具有以下几个特定优势：
1、缩短了平均解决时间 (MTTR)
通过消除 IT 运营中的噪声并将多个 IT 环境中的运营数据相关联，AIOps 可以比人工操作更快、更准确地确定根本原因并提出解决方案。 因此，组织可以设立并实现以前无法想象的 MTTR 目标。
2、从被动管理到主动管理再到预测管理
由于不断学习，AIOps 更加擅长识别与较紧急情况相关的不太紧急的警报或信号。 换言之，它可以提供预测性警报，让 IT 团队提前解决潜在问题，从而避免导致慢速或中断事件。
3、实现 IT 运营和 IT 运营团队现代化
AIOps 运营团队仅接收满足特定服务级别阈值或参数的警报，从而免受每个环境所产生的大量警报的轰炸，同时还会补全必要的背景信息，以便做出优异诊断并采取非常快且优异的补救措施。 AIOps 学习越多且自动化程度越高，越能帮助在减少人力投入的情况下“保持警戒”，从而让 IT 运营团队集中精力完成能为企业创造更大战略价值的任务。
