如何通过AI 全面提升运维效率？选型宝分享AIOps实战案例

前言

运维，是企业IT最基础的工作，也是痛点、槽点最多的工作。海量的数据、频繁的报警、艰难的排障、无情的投诉，足以让运维工程师们感到崩溃和绝望……

Gartner在ITOA (IT Operations Analytics IT运营分析)的基础上，提出了AIOps的概念。当时，AIOps的含义是“基于算法的IT运维(Algorithmic IT Operations)”。随着AI热潮的到来，Gartner也顺时应势，在2017年的一份报告中，将AIOps重新定义为“Artificial Intelligence for IT Operations”，也就是现在大家都在谈论的“智能运维”。

AIOps概念的提出，是尝试把机器学习、深度学习等人工智能算法应用于IT运维工具和业务系统所采集的大型数据集，并尝试模拟人类行为（如发现、判断、响应）的智能化运维管理平台。

AIOps希望让运维管理具备算法和机器学习的能力，通过持续学习，使运维更加智能化，并将运维人员从纷繁复杂的日常工作中解放出来。

两年多过去了，AIOps到底是依然停留在理念和愿景层面，还是变成了可以落地实施的解决方案？

带着这些问题，选型宝直播采访了国内AIOps技术前沿探索者,Gartner AIOps Sample Vendors——云智慧的副总裁李诚先生。

以下就是李诚先生在直播节目中为大家分享的部分精彩内容，希望能对您有所启发和帮助。

1
AIOps的概念、应用场景和用户价值

李维良：AIOps可以应用在哪些运维的场景下？

李诚：AIOps的应用场景非常广泛，能够切中传统运维中的大量痛点，比如：异常检测、故障预测、关联分析、根因分析、告警抑制、故障自动处理等等。

李维良：云智慧怎么理解AIOps的概念？

李诚：在云智慧的理念中，IT即是业务，因此，我们将AIOps理解为“智能业务运维”，并在2016年发布了智能业务运维平台DOCP（Digital Operation Central Platform）。DOCP包含了大数据运维、业务运维、智能运维等解决方案，旨在帮助用户全面提升IT运营效率，强化IT的