AIOps自动化运维应用场景有哪些？（aiops智能运维）

AIOps自动化运维应用场景有哪些？（aiops智能运维）

AIOps是指使用人工智能(AI)和机器学习来收集和分析来自整个IT环境下的大量数据，通过将数据孤岛与过滤、检测模式和聚类的方法结合在一起来降低其复杂性，以便更有效地采取行动。那么，AIOps自动化运维应用场景有哪些呢？下面我们就来介绍。

AIOps自动化运维应用场景有哪些？

1、智能告警

通过从IT环境的提取数据，AIOps自动化运维将有用的数据过滤并关联到事件中。这可以防止多米诺效应带来的告警风暴，例如系统A中的故障会触发警报，影响系统B，而系统B这时也会触发警报，等等。智能告警还可以减少告警疲劳，并有助于根据用户和业务影响确定告警优先级。

智能告警平台CA(CloudAlert)快速接入各类告警信息，通过人工智能算法自动聚类降噪，并配合分派策略、排班机制，以多种方式通知告警到相关人员，全面提升告警管理能力。无论您是开发、运维还是业务管理者，睿象云智能告警平台都能满足您的需求。

2、自动识别可能的根本原因

一旦收到告警，就会向IT提供最重要的可疑原因和导致AIOps结论的证据。这有助于建立人类与AI间的信任（“我明白为什么AI引擎会得出这个结论”），并提供反馈机会，使AI引擎能够从人类专业知识中学习。

3、队列分析

AIOps在对大量数据的分析的领域中表现最为出色，在现代的、高度分布式的体系结构中，数以万计的实例同时运行，识别应用程序中的异常对人类来说是一项难以克服的任务，但是AIOps可以。

4、自动修复

AIOps有助于对已知问题进行自动闭环修复。一旦发现问题——并基于过去问题的历史数据——AIOps会建议加速修复的最佳方法。

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总结：

AIOps是将人工智能的能力与运维相结合，通过机器学习的方法来提升运维效率。AIOps拥有众多的应用场景，我们能介绍的非常有限，不同领域在实际应用中应用的场景也不同。总的来说，AIOps最终还是需要将AI、算法、工具落到不同的场景里去。