AIOps的内容及工作原理介绍
AIOps（人工智能 IT 运维）现在被作为一种解决方案来管理日益增长的 IT 复杂性。AIOps 通过结合机器学习、大数据和自动化决策来完成 IT 任务。AIOps 创新思想得以引用是将数据驱动的分析洞察力和 IT 运维的实际情况结合在一起。它使过程自动化无需大量的人工干预，使其不再依赖于人工资源。
AIOps是 "运营中的IT人工智能 "的缩写。这就是ITOps（IT运营）的未来。它将人类和算法智能结合起来，全面监测商业和企业在日常运作中所依赖的IT系统的性能和健康。它是一个高水平、多层次的技术平台，能够自动检测并实时响应问题。aIOps使用机器学习和分析方法来分析从广泛的ITOps设备和工具中收集的大数据，以改善和自动化IT流程。
aIOps使孤立的IT数据成为一个大数据平台，整合观察数据（如日志和监控系统）和互动数据（如....）。从工作流程、活动日志和事件日志中读取其他数据）。然后AIOps对综合数据进行机器学习和分析。在此基础上，通过持续的深度学习来支持自动化实施的持续改进。因此，AIOps可以被看作是关键IT功能的CI/CD（持续集成和部署）方法。
AIOps利用了企业现有的数据源，包括事件日志、传统的IT监控、网络性能异常等。从这些来源系统地收集的数据使用数学模型进行处理，以自动识别重大事件，而不需要繁琐的人工审查。第二层算法分析这些事件，并确定一组具有类似潜在麻烦迹象的相关活动。算法过滤大大减少了ITOps团队需要处理的事件数量，同时消除了不同团队之间的工作流程路由造成的重复工作。
相反，你可以动态地创建虚拟团队，分配不同的专家来解决不同部门或技术领域的问题。现有的活动管理和票务系统可以利用AIOps的功能直接整合到现有的流程中。AIOps实现了更多的自动化。它可以在有或没有人工干预的情况下实现工作流程。现有的ChatOps功能在正常的协作诊断和维修过程中积极使用现有的自动化功能。
AIOps结合了三个IT学科--自动化、服务管理和性能管理--以提高机器学习系统的准确性和可靠性，在没有人工干预的情况下触发直接的流程，并在不给用户带来不便的情况下及时解决问题，从而提供洞察力和持续改进。
该系统旨在通过及时解决问题而不给用户带来不便，从而提供洞察力和持续改进。 在不断加速的新的超个人计算环境中，人们认识到，存在着利用机器学习和大数据来推动人类和传统工具的极限的新机会。
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