智能化运维是啥
Gartner定义的AIOps平台拥有11项能力，这些能力算是对智能化运维的概念描述：
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。
分享一篇文章，供参考：运维未来的发展方向是智能运维
■网友
为什么会有智能化运维？
自动化运维例如持续交付的速度、服务稳定性、运营成本等。经过这么多年的建设，已经形成了不少成熟的平台，可以在平台上进行人工触发或者程序触发的自动化操作。
而我们所支撑业务规模仍在不断增长，越来越多的运维场景和问题无法用传统方法来解决，而运维效率也难以继续支撑业务规模的快速扩张，所以我们更加关注怎么样解放运维自身的效率，以及解决传统运维方法（人工、自动化）所解决不了的问题。所以有了智能运维。
举个现实的例子
从马车到汽车是为了提升运输效率，而到汽车已经接近饱和的时候，我们又希望用自动驾驶把驾驶员从开车这项体力劳动中解放出来，不仅可以增加运行效率，同时也可以减少交通事故率，这也是我们对智能运维的诉求。
再举个运维中的例子
一个产品线有1000个子系统，每个子系统的重要程度、是否核心都不相同。监控添加可以用自动化的方法搞定，但是如何合理的设置报警的阈值呢？
百度对智能化运维的定义
将人的知识和运维经验与大数据、机器学习技术相结合，开发成一系列的智能策略，融入到运维系统中。用这样的智能运维系统去完成运维任务。关键点：数据、策略、执行
AIOps中有三部分不可或缺，一个是运维开发框架，这个是我们后续智能运维研发的骨架，第二个是运维知识库，这是让骨架能与我们真实线上环境关联起来的关键因素，起到了血肉的作用，让骨架能动起来。而最后一个则是运维策略库，这是运维的大脑，控制着运维平台的行为。
■网友
前言：IT监控运维系统，起源于各设备厂家的网元网管等监控工具，伴随着信息化的发展而升级换代，经历了大数据、虚拟化、云计算等技术革命的考验逐渐完善成熟。IT监控运维系统从最开始的解决故障，到提供高效的运维服务，已逐渐成为IT运维部门日常运维工作中必不可少的工具。
随着企事业单位IT系统规模不断扩大，构成IT基础的设施呈现出规模庞大、结构复杂、品牌众多的特点，为实现信息资源合理配置、有效管理，确保系统安全可靠运行，IT集中监控系统的建设成为企业信息化运维工作的重点之一。同时，运维活动也缺少管控，如没有构建服务台、知识库、CMDB、事件管理等基本流程。此外，监控运维并不是简单的“监控+流程”，两者的有效结合也是一个难点。
传统运维面临的问题
错综复杂的IT元素难以有效监控
从宏观上看，IT设施种类各异，组成复杂，从最基础机房动力环境-\u0026gt;基础网络-\u0026gt;存储-\u0026gt;X86（小型机平台）-\u0026gt;系统-\u0026gt;应用；从硬件到软件；从后台应用支撑服务到前台页面服务，这些错综复杂的IT元素很难有效整合监控。
从微观上细究，特定IT设施种类各异，品牌繁多。以存储为例，品牌涉及IBM、HP、EMC、Netapp日立、华为、浪潮等，监控对象指标包含磁盘阵列的各个组件，指标包括风扇、电源、电池、控制器、硬盘的状态、实时性能，以及交换机的各温度、电池、主机映射关系等，获取这些指标并非易事。
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