AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)，即智能運維，是將人工智能的能力與運維相結合，通過機器學習的方法來提升運維效率。

在傳統的自動化運維體系中，重復性運維工作的人力成本和效率問題得到了有效解決。但在復雜場景下的故障處理、變更管理、容量管理、服務資源過程中，仍需要人來掌控決策的過程，這阻礙了運維效率的進一步提升。而AI方法的引入，使得機器能夠代替人來做出決策，從而讓實現完全自動化真正意義上成為可能。

如今的企業可以將DevOps工具整合到他們的AIOps戰略中，從而實現更快的數據收集、真正的可觀察性和深度數據分析。

DevOps(Development和Operations的組合詞)是一種重視“軟件開發人員(Dev)”和“IT運維技術人員(Ops)”之間溝通合作的文化、運動或慣例。透過自動化“軟件交付”和“架構變更”的流程，來使得構建、測試、發布軟件能夠更加地快捷、頻繁和可靠。

為什么AIOps如此流行?很簡單。讓消費者生活更輕松的技術，對企業來說可能是一場噩夢。這就是機器真正發揮作用的地方。人工智能工具可以幫助企業全天候監控他們的應用，降低風險，分析性能，甚至幫助人類團隊思考客戶服務機器人。

AIOps使這一切成為可能，以下是我們最喜歡的2022年AIOPs趨勢：

這伴隨著網絡安全的普遍擴展。事件響應(Incident response)是人工智能的深度學習能力可以讓人類從繁瑣的手工任務中解脫出來的領域。無論多么優秀的網絡安全團隊，都不可能同時出現在任何地方。人工智能可以學會及早識別違規行為和潛在威脅，在事件擴散并造成進一步損害之前，啟動一系列行動，比如關閉服務器或關閉對存儲系統的訪問。

提高可觀察性以減少平均修復時間 (MTTR)

借助第一種趨勢，對系統的一般可觀察性可以為事件提供上下文，并使企業能夠轉向積極的維護方法。 AI 的無所不包的監視，即使是最復雜的系統，不是不斷地到處救火，而是幫助企業減少響應和修復事件所需的時間。統一的云監控系統使這成為現實。

可觀察性不同于監視。使用監視，標志表明已經發生了一些事情，但沒有提供下一步要做什么或如何做的步驟。另一方面，可觀察性減少了系統中的盲點;人工智能可以從每次事件中學習，這使得它在檢測和修復未來事件時更加高效。

自動化程度的提高

隨著越來越多的企業開始采用遠程工作、加強網絡安全、追求客戶全方位服務，智能算法可以自動實現所有這些工作。這種自動化可以進行模式檢測，更好地預測潛在的威脅，并為事件提供情景信息，無需人工團隊的人工干預。

這使得IT能夠處理更高層次的任務，同時將系統交給有能力的人工智能。如今，算法可以在不犧牲速度的情況下處理大量數據類型，該領域的創新將增加能夠并愿意利用AIOps的企業數量。

AIOps和DevOps將合并

得益于5G的部署，智能互聯環境的基礎已經形成。企業可以將DevOps工具整合到他們的AIOps戰略中，從而實現更快的數據收集、真正的可觀察性和深度數據分析。甚至上面提到的自動化過程也將以人工智能開始和結束。

這是好消息。過時的技術工具可能會讓一家企業陷入困境，但現在所有的元素都可以讓AIOps發揮作用。企業可以在不犧牲安全或治理的情況下合并和簡化操作，重新專注于他們所創造的價值。

未來屬于AIOps

人類無法跟上技術進步的步伐，但人工智能的智能應用可以讓企業處理大數據、新的網絡安全需求，并簡化不斷增長的架構。它將從混亂中創造秩序，并使新一代互聯高效的操作成為可能。