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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

AI概述 1、什么是人工智能2、人工智能的历史及趋势3、人工智能应用领域4、人工智能趋势5、人工智能应用案例 AIOPS发展现状 1、运维的历史发展阶段2、AIOPS介绍3、智能运维AIOPS产生的背景4、AIOPS目标5、AIOPS知识体系6、AIOPS关键技术7、AIOPS案例 APM行业发展 1、APM行业发展历程2、APM在IT运维体系的地位3、APM与AIOPS的关系4、GARNTER对APM行业的分析

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做过房屋装修的人都知道，隐蔽工程的重要性，水电线路这种事情，后续一旦出现问题，造成的后果和维修的成本都是非常高的。 AIOps 是将人工智能的技术应用于运维领域，基于已有的[运维数据的可观察性]，如日志（Logs）、监控（Metrics）、链路（Tracing）等，借助大数据技术和机器学习、深度学习等算法来提升系统运行的可靠性和效率。 AIOps 的实施就像是对运维系统进行一次装修一样，一定要重视其中隐蔽工程的建设与验收。 AIOps 中的隐蔽工程 类

可观察性是将监控进化为一种流程，它可以为数字业务应用提供新洞察，加快创新速度并增强客户体验。新运维领导者应利用可观察性来扩展当前的监控能力、流程和文化，以实现这些优势。 几十年来，IT运营团队一直在部署监控工具，以跟踪支持业务流程的基础设施、网络和应用程序的性能。随着IT环境的发展，监控工具在适应这些架构的波动性方面表现出局限性。静态仪表板与人为生成的阈值不能适应这些现代环境，在协助解决突发事件方面缺乏

随着本土化APM的逐渐推进，AIOps也逐步走进了大家的视野。通过AI技术的加持，对运维工作赋予了更多的智能化、数据化标准，那么下面我们一起走进文章，来聊一聊AIOps的重要性。 随着企业业务扩大、IT资源丰富、业务模式多元化，IT运维系统的落后开始逐渐体现出来。独立的IT监控系统发生故障后，查找故障根因困难，导致MTTR时间周期长，面对监控系统大量告警信息，运维部希望精简告警量并随时随地了解最新故障状态，从而实现及时介入，精确修

大家看到“落地”这个词有没有一种似曾相识的感觉？最近互联网黑话又被翻了出来一顿DISS，小编也给大家现挂一段： LinkedAIOps旨在以大数据技术为依托，以机器学习和人工智能为抓手，把在BAT级的多年运维认知和技术沉淀迁移到金融、政企等多个细分领域，凭借在智能运维领域多年深耕和对行业场景复制性的充分认识，聚焦智能运维赛道，打通数据收集治理、故障发现和快速响应、根因精准定位运维闭环，实现降低MTTR提升SLA的具象化目标，真正赋

亲爱的各位吧友：欢迎来到aiops