AIOps是什么？
AIOps，顾名思义是将AI赋能于IT运维管理。国际权威咨询机构Gartner在2016年的报告里首次提出AIOps的概念。
传统的IT运维工作，大多是借助监控软件查看数据，并依赖运维人员的经验进行根因定位和排障。有了AI的加持后，可以借助AI算法提前发现数据中的异常，并通过数据串联锁定可能根因，大大缩短故障处理时间、提高运维效率。
经过多年来的发展，越来越多的大中型企业投入智能运维AIOps的部署，以应对企业数字化转型带来的数据量暴增、系统架构复杂带来的运维挑战。
Gartner在其2022年的AIOps报告中也指出：Yes, There is no doubt: There is no future of IT operations that does not include AIOps. 毫无疑问，不包含AIOps的IT运维不会有未来。
相信在不久的将来，传统运维将渐渐被智能运维AIOps所替代。
通常，AIOps智能运维系统包含这几个功能模块：
AIOps对比传统运维工具的优势？
当前，随着企业数字业务的快速发展和业务量的攀升，企业信息系统架构的升级变迁，以及企业多套业务系统的在线运营，各类监控组件和应用系统间的关系错综复杂，系统运维的难度也急剧增加，且面临着巨大挑战。
在传统运维方式下，数据规模大且离散，数据治理和全面分析能力薄弱且依赖于经验和规则，运维十分被动，解决问题效率非常低下，运维的实用性大打折扣，难以满足当前主动运营的要求。
具体来说有以下几点：
发现问题难：企业在经年累月中布局了诸多监控工具，但是监控手段阈值的设定单一，且一般都是静态阈值，而指标和告警的异常却是多样化的，这样就会造成大量的误报漏报现象。此外，目前绝大多数的监控工具，缺乏趋势预测能力，使得运维局面非常被动，导致发现问题十分困难。
根因定位难：发现问题时一般都是对问题进行定性分析，可能了解到某一告警对应的指标波动是值得关注的，但是并不能因此确定造成这种现象具体根因。而且目前的监控工具，大多缺乏综合根因定界及定位分析的手段，即便对监控进行了集中管理，也难以通过单纯的几种指标进行根因定位。
数据治理难：当数字化建设进行到一定程度的时候，被管理对象的数据量相应的也是水涨船高，数据数量大、类别多且非常分散，很难通过某一指标体系来衡量系统的健康度，也没有一个统一的视角去判断数据质量的好坏优劣。
运营分析难：现有的大多数基础监控工具，多数都是从自己的管理阈例如系统管理、网络管理出发看待问题，缺乏端到端的分析能力，没办法以业务视角从综合运营分析的角度，去看待多样化指标对系统的影响。
而智能运维是一种全新的数字化运维能力，也将是数字化转型的必备能力。智能运维相对于传统运维模式而言，能够在运维数据治理、业务数字化风险、运维人力成本和业务侧影响力四个方面有本质的效能提升。
智能运维相对于传统运维模式而言，能够在四个方面有本质的效能提升：
运维数据治理。通过高性能实时处理的数据平台广泛采集、处理和分析数字化业务运行过程中的多样化运维数据，包括告警、指标、日志、配置以及运维工单等类别，不仅提升了运维大数据的治理能力，优化了数据质量，而且为进一步激活运维数据的价值打下了良好基础；
业务数字化风险。使运维人员不仅提升了历史运维数据的分析能力并且能够对实时数据进行异常检测和问题预判，有效降低数字化业务的运行风险，提升可用性、稳定性；
运维人力成本。使真正意义上的跨域根因定位成为可能，降低对专业运维人员经验技能的依赖，迅速缩短故障排查时间并有效降低人力成本；
业务侧影响力。以业务视角利用多元化数据提高运营分析和决策能力，比如端到端的分析业务交易状态，提供给业务、客服部门及时反馈和决策支持依据，充分增强业务影响力；
智能运维发展正如火如荼，Gartner预见其为下一代运维，认为到2022年将有近50%的企业用户部署智能运维。虽然目前不少企业已经在积极投入建设，也还有一些企业处在迷茫阶段，对这种趋势不太清晰，借用著名作家威廉吉布森的话，“未来已来，只是分布不均。”
相比传统运维工具，AIOps的优势在哪里
所谓的AIOps，简单理解就是基于自动化运维，将AI和运维很好的结合起来。
AIOps的落地在多方面直击传统运维的痛点，AI算法承担起分析海量运维数据的重任，能够自动、准确地发现和定位问题，从决策层面提高运营效率，为企业运营和运维工作在成本、质量和效率方面的优化提供了重要支持。
可见，AIOps 在企业中的作用正在进一步放大。但事实上，很多企业对于AIOps 能解决什么问题并不清晰，今天我们就以博睿数据的AIOps 的三大场景和算法说起。
博睿数据的AIOps 实践
作为中国领先的智能可观测平台，在AIOps实践方面，多年来博睿数据积极拥抱人工智能、机器学习等新技术变革的浪潮，并基于AI和机器学习技术，自主研发了“数据接入、处理、存储与分析技术”核心技术体系，全面布局智能基线、异常检测、智能告警、关联分析、根因分析等丰富且广泛的智能运维功能，并将AIOps能力融入端到端全栈监控产品线，可为传统企业提供强大的数据处理、存储和分析的软件工具，帮助客户整合各类IT运维监控数据，实现数据的统一存储和关联分析，打破数据孤岛，构建统一的IT运维管理平台，让企业的IT运维更加智能化、自动化。
在此基础上，博睿数据还依托完整的IT运维监控能力，利用大数据和机器学习技术持续构建先进的智能运维监控产品，2021年先后推出了搭载了AI能力的新一代APM产品Server7.0和新版的统一智能运维平台Dataview，不断落地智能异常检测、根因分析、故障预测等场景。基于人工智能的能力实现运维监控场景的信息整合、特征关联和业务洞察，帮助企业确保数字化业务平稳运行，并保障良好的数字化体验。
目前，博睿数据在AIOps 技术方面主要落地了三大场景。即智能基线预测、异常检测及告警收敛。
随着企业业务规模扩大，云原生与微服务的兴起，企业IT架构复杂性呈现指数级增长。而传统的IT运维手段面临故障发生后，查找故障原因困难，故障平均修复时间周期长，已无法满足新的运维要求。因此运用人工智能赋能运维，去取代缓慢易错的人力决策，快速给出运维决策建议，降低问题的影响并提前预警问题就成为了必然。AIOps作为目前运维发展的最高阶目标，未来将会赋能运维带给用户全新的体验。
但需要注意的是，当前智能运维的很多产品和项目在企业侧落地效果并不理想，究其原因可归类为三点：一是数据采集与AI平台割裂，多源数据之间的关联关系缺失导致AI平台缺乏高质量的数据，进而导致模型训练效果不佳；二是数据采集以metric和log为主，导致应用场景较窄且存在数据孤岛问题；三是AI平台能力尚有提升空间。当前落地的场景多以异常检测与智能告警为主，未来需要进一步提升根因分析与故障预测的能力。
因此，未来企业首先要建设一体化监控运维平台，一体化是智能化的基础。基于一体化监控运维平台采集的高质量的可观测数据数据以及数据之间的关联关系，进一步将AIOps的能力落地到一体化监控运维平台中，从而实现问题精准定位与见解能力。
此外，在实际应用中，依据信通院的相关调查，其受访企业中只有不足20%的企业具有智能化监控和运维决策能力，超过70%的企业在应用系统出现故障的10分钟内一筹莫展。
各行业的数字化转型正在改变这一现状，不仅互联网企业，更多传统企业的数字化转型为智能运维开拓了更广阔的市场，智能运维有着巨大的发展空间，这也是博睿数据等行业领先企业发力的大好时机。
提升创新能力，推广智能运维不仅是相关服务商自身发展的要求，也是提升我国企业应用管理和运维水平的使命。
中国企业数字化转型加速，无论是前端的应用服务迭代更新，还是后端IT运维架构的复杂度提升，都在加速培育智能运维的成长。
相比传统运维工具，AIOps的优势在哪里？
作为一种将算法集成到工具里的新型运维方式，AIOps 可以帮助企业最大程度地简化运维工作，把 IT 从耗时又容易出错的流程中解放出来。
有了 AIOps，当 IT 出现故障隐患，运维人员不需要再等待系统发出故障告警，通过内置的机器学习算法以及大数据技术，就能自动发现系统的各类异常，从而实现从异常入手判断故障发生的可能性、严重性和影响，依赖机器对数据的分析结果，判断最佳的应对方案。
由此可以看出，基于 AIOps 的管理方法对监控式运维的底层技术实现了颠覆。传统 IT 运维管理工具更为关注突发事件（即告警）、配置和性能，而 AIOps 则更加关注问题、分析和预测，二者可谓互相补充相得益彰。
对 IT 运维人员而言，当一条告警被确认的时候，不但意味着你第一时间发现了业务故障，更意味着在故障发生的这一刻，业务已经受到了影响。而随着 AIOps 的出现，IT 部门可以通过机器学习和算法技术，事先发现 IT 系统的运行异常，提前进行故障的防范甚至规避措施，确保业务故障不出现或者少出现，这些对于 IT 和业务部门来说意义重大。
AIOps是什么？和AI有什么关系
我们现在提到的 AI，更多的是依赖机器学习（包含深度学习）算法的实现的 AI 场景，或者说机器学习算法只是实现 AI 的其中一种手段。回到 AIOps 上来，将AIOps 拆分为 AI + Ops 会准确一些，也就是 Ops 与 AI 相结合可以做的事情。
AIOps 涉及的技术，从 AI 的角度，主要还是机器学习算法，以及大数据相关的技术，因为涉及到大量数据的训练和计算，从 Ops 的角度，主要还是运维自动化相关的技术。另外 AIOps 一定是建立在高度完善的运维自动化基础之上的，只有 AI 没有 Ops，是谈不上 AIOps。