人工智能和机器学习技术的发展，推动大量依赖人脑决策和手工操作的IT 运维向着AIOps智能运维的方向快速前进。特别是当机器学习算法与基于大数据的业务运维管理平台整合，在告警过滤、异常监测、自动修复等环节发挥效用，就能把CIO和IT部门从繁复耗时、容易出错的基础运维工作中彻底解放出来，专注于更有价值的业务运维。
过去需要花费数个小时、数天甚至数周才能完成的故障诊断和修复工作，AIOps智能运维平台可能只需要几秒钟就能搞定，而且更加精准、更少误判。AIOps的问世不仅得益于人工智能技术的发展，同时也是企业数字化转型的必然结果，企业的数字化程度越高，IT规模越大也越复杂，就越需要快捷、高效、精准的运维管理平台作为业务的有效支撑。
AIOps的来历
对于传统企业来说，AIOps并不是一个全新的理念，而是IT运营分析和管理（ITOA/ITOM）体系与大数据和人工智能技术结合的产物。AIOps智能运维以ITOA/ITOM系统所采集的运维大数据为基础，利用人工智能和机器学习算法对运维数据进行深入分析，涵盖IT监控，应用性能管理、外网监控、日志分析，系统安全等方面。
市面上流行的传统运维管理平台，其核心组件缺少大数据采集、分析和本地机器学习的能力，需要业务运维和AIOps平台予以完善。AIOps智能运维平台能够接入不同业务系统、监控系统、管理系统的海量IT数据，并运用各种算法进行高速分析、学习甚至预测。立足于AIOps，IT部门可以获得强大的自动化IT决策和运营管理能力，并能对业务质量和用户体验进行准确检测和持续优化。
AIOps的价值
“AIOps正在广泛应用于IT大数据和业务大数据分析领域，为企业提供极具价值的业务洞察能力”。据Gartner分析师最新预测，到了2022年，部署AIOps平台的大型企业数量将从如今的不足5%，迅速提升到40％左右，而这些企业会把AIOps用于业务运营和IT运维，以取代如今的运维监控、管理工具和自动化运维产品。
当企业的数字化程度越来越高， IT系统的复杂度和规模越来越大，摆在CIO面前的这道双选题：是不断增加业务流程？还是采用AIO平台？似乎不难抉择！
AIOps的组成结构
Gartner定义的AIOps平台拥有11项能力，包括历史数据管理（Historical data management）、流数据管理（Streaming data management）、日志数据提取（Log data ingestion）、网络数据提取（Wire data ingestion）、算法数据提取（Metric data ingestion）、文本和NLP文档提取（Document text ingestion）、自动化模型的发现和预测（Automated pattern discovery and prediction）、异常检测（Anomaly detection）、根因分析（Root cause determination）、按需交付（On-premises delivery）和软件服务交付（Software as a service）等。
云智慧智能业务运维大数据平台，将前9项能力分别纳入数据接入层、大数据管理层、大数据分析层、应用模块层和可视化展现层这五层逻辑架构中，便于企业和CIO们更好的理解和落地AIOps理念和相关解决方案。
数据接入层：通过开放的API接口，广泛接入企业IT系统的历史数据、流数据、日志数据、网络数据、算法数据、文本和NLP文档数据，以及APP数据、浏览器数据、业务系统运营指标数据等不同数据源的数据。
大数据管理层：对业务系统和IT支撑系统产生的结构化和非结构化数据进行统一、高效的存储、管理和调度。
大数据分析层：聚合数据建模、大数据分析能力，实现业务和IT数据的关联分析，通过人工智能对业务波动、故障判断、修复操作等依靠人力决策的环节进行持续学习和自动化响应。
应用模块层：针对基础设施、应用和业务系统之间的逻辑拓扑，提供覆盖全部技术栈的基础设施监控、应用性能管理、业务决策分析以及异常检测、根因分析和统一告警服务。
可视化展现层：以可视化大屏或页面的形式实时展现业务系统运行状态、IT资源利用率等智能运维的关键指标，第一时间发现IT对业务的影响，辅助商业决策。
AIOps是IT走向运营的点金手
未来几年，数字化系统的运行效能对企业核心竞争力的影响越来越大，CIO所领导的IT部门在运营中所扮演的角色也越来越重要。然而，随着系统规模和复杂度呈指数级增长， IT人员解决问题的能力不会有太大的变化。要让IT摆脱传统运维工作的束缚，就需要运用AIOps智能运维平台来有效承担基础运维的种种责任。
在AIOps的帮助之下，IT人员可以从繁琐的常规工作中得到彻底的释放，专注于对企业发展更有价值的工作 – 业务和用户体验，让IT真正走向运营。
