自从DevOps兴起以来，行内一直不乏各种Ops术语，目前运维已经进入技术的深水区，业界普遍认为AIOps是运维的未来那么必然趋势的AIOps到底是何方神圣呢？
1.AIOps的概念
AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations），智能化运维，基于已有的运维数据（日志、监控信息、应用信息等），通过机器学习的方式来进一步升级自动化运维。
智能化运维是在自动化运维的基础上，具备基于人工智能和深度学习的算法，实现规则自动生成，自适应调整已有规则。
智能化运维也是自动化运维的下一发展阶段，理想状态是把运维工作分成三个部分：监控、管理、故障定位。
只有当工程（自动化、标准化）的水平达到一定高度后，才有望向智能化方向发展。
AIOps能帮助人甚至代替人进行更有效、更快速的决策，提升业务系统的SLA，优化用户的体验，减小故障处理的时间，带来很大价值，并最终实现真正意义上的无人值守运维。
2.AIOps的基础
① 日志标准化：日志包含所约定的内容、格式，能标识自己的业务线、服务层级等。
② 全链路追踪：TraceID或RequestID能从发起方透传到后端，标识唯一请求。
③ SLA规范化：采用统一SLA约定，比如都用“响应时间”来约定性能指标、都用“慢速比”来衡量系统健康度。
3.AIOps的能力
① 整理数据：提供独立、开放的历史 / 实时数据采集、算法分析平台。
② 提供告警消噪：包括告警抑制、告警收敛，消除误报或冗余事件。
③ 跨系统追踪：提供关联性，有效进行故障根因分析。
④ 检测指标异常：设定动态基线捕获超出静态阈值的异常，覆盖单 / 多指标。
⑤ 预测未来：根据机器学习结果进行事件预测，防止潜在故障。
⑥ 持续集成：直接或通过集成启动解决问题的动作。
4.AIOps的应用场景
① 发现问题：基于历史数据或进行样本标记的KPI异常检测，能第一时间发现问题，检测模型能覆盖大多数曲线类型，能较好适应业务生命周期中的变化。
② 根因分析：基于机器学习模型的故障树与知识图谱挖掘，多指标检测，精准定位故障发生的根源及其原因。
③ 预测未来：基于机器学习模型的指标预测，运用多种回归和统计方法，实现对不同级别粒度的业务数据的预测。
④ IT辅助决策支持：深入运营场景，实现业务运营的IT辅助决策应用，比如营收预测、舆情分析、趋势预测等场景。
5.AIOps的落地前提条件
① 基础设施平台：从自动化能力、数据一体化能力进行起步建设，而不是一开始就建设一套对运维人员而言简单易用的模型设计框架。
② 算法：运维通用算法很多，可以采用跟学术界、社区、其他有实际落地经验的算法提供方进行合作，引入算法后不断调试优化才能有一个更准确的百分比；企业也可以自建算法人才，综合考虑性价比。
③ 人员组织：关注跨技术领域的综合性运维人才，这类人才更懂运维场景、需要解决的问题点。
6.AIOps的未来发展趋势
① 落地多样化：除了互联网公司以外，很多传统企业、政府单位、事业机关也都在尝试AIOps落地。
② 产业生态化：各个行业都在试图尝试落地AIOps，越来越多的学术机构也开始从事AIOps原理研究，“产、学、研、用”各方积极推进，形成一个健康生态系统，提供给AIOps方向一个很好的基础。
③ 数据多样化：数据中心的系统架构庞大复杂，必须采集、治理、融合多种运维数据源，为AIOps的众多场景服务。
④ 场景多样化：大场景众多，具体又可分为多种类型的事件分析，用户也会逐渐自发与生态系统中的伙伴共同找到越发多样化的AIOps场景。
⑤ 场景精细化：异常检测包含单指标、多指标、多维度、日志等，需要针对精细化的具体场景进行算法适配。
⑥ 算法服务化：为了避免场景多样化和精细化导致的落地工作量增加，必须把各类场景用到的AIOps算法的共性部分抽象提炼出来作为公用模块，为多个场景服务，提升效率，优化整体服务。
⑦ 技术平台化：打穿多个场景、数据源、算法，不管具体某个运维场景有什么特点，都可以通过整体平台来自由组合和编排，高效落地运维场景，避免传统方法的重复低效落地。
⑧ 新算法落地加速化：有技术支撑的平台后，只需通过编排，把该新算法及其所需数据、已有工程串联在一起，就能实现快速落地。
⑨ 成熟度评估标准化：标准化需求逐渐产生，银保监会、证监会、人行、工信部等权威机关也都表示支持。
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