所謂的AIOps，簡單理解就是基於自動化運維，將AI和運維很好的結合起來。
AIOps的落地在多方面直擊傳統運維的痛點，AI算法承擔起分析海量運維數據的重任，能夠自動、準確地發現和定位問題，從決策層面提高運營效率，為企業運營和運維工作在成本、質量和效率方面的優化提供了重要支持。
可見，AIOps 在企業中的作用正在進壹步放大。但事實上，很多企業對於AIOps 能解決什麽問題並不清晰，今天我們就以博睿數據的AIOps 的三大場景和算法說起。
博睿數據的AIOps 實踐
作為中國領先的智能可觀測平臺，在AIOps實踐方面，多年來博睿數據積極擁抱人工智能、機器學習等新技術變革的浪潮，並基於AI和機器學習技術，自主研發了“數據接入、處理、存儲與分析技術”核心技術體系，全面布局智能基線、異常檢測、智能告警、關聯分析、根因分析等豐富且廣泛的智能運維功能，並將AIOps能力融入端到端全棧監控產品線，可為傳統企業提供強大的數據處理、存儲和分析的軟件工具，幫助客戶整合各類IT運維監控數據，實現數據的統壹存儲和關聯分析，打破數據孤島，構建統壹的IT運維管理平臺，讓企業的IT運維更加智能化、自動化。
在此基礎上，博睿數據還依托完整的IT運維監控能力，利用大數據和機器學習技術持續構建先進的智能運維監控產品，2021年先後推出了搭載了AI能力的新壹代APM產品Server7.0和新版的統壹智能運維平臺Dataview，不斷落地智能異常檢測、根因分析、故障預測等場景。基於人工智能的能力實現運維監控場景的信息整合、特征關聯和業務洞察，幫助企業確保數字化業務平穩運行，並保障良好的數字化體驗。
目前，博睿數據在AIOps 技術方面主要落地了三大場景。即智能基線預測、異常檢測及告警收斂。
隨著企業業務規模擴大，雲原生與微服務的興起，企業IT架構復雜性呈現指數級增長。而傳統的IT運維手段面臨故障發生後，查找故障原因困難，故障平均修復時間周期長，已無法滿足新的運維要求。因此運用人工智能賦能運維，去取代緩慢易錯的人力決策，快速給出運維決策建議，降低問題的影響並提前預警問題就成為了必然。AIOps作為目前運維發展的最高階目標，未來將會賦能運維帶給用戶全新的體驗。
但需要註意的是，當前智能運維的很多產品和項目在企業側落地效果並不理想，究其原因可歸類為三點：壹是數據采集與AI平臺割裂，多源數據之間的關聯關系缺失導致AI平臺缺乏高質量的數據，進而導致模型訓練效果不佳；二是數據采集以metric和log為主，導致應用場景較窄且存在數據孤島問題；三是AI平臺能力尚有提升空間。當前落地的場景多以異常檢測與智能告警為主，未來需要進壹步提升根因分析與故障預測的能力。
因此，未來企業首先要建設壹體化監控運維平臺，壹體化是智能化的基礎。基於壹體化監控運維平臺采集的高質量的可觀測數據數據以及數據之間的關聯關系，進壹步將AIOps的能力落地到壹體化監控運維平臺中，從而實現問題精準定位與見解能力。
此外，在實際應用中，依據信通院的相關調查，其受訪企業中只有不足20%的企業具有智能化監控和運維決策能力，超過70%的企業在應用系統出現故障的10分鐘內壹籌莫展。
各行業的數字化轉型正在改變這壹現狀，不僅互聯網企業，更多傳統企業的數字化轉型為智能運維開拓了更廣闊的市場，智能運維有著巨大的發展空間，這也是博睿數據等行業領先企業發力的大好時機。
提升創新能力，推廣智能運維不僅是相關服務商自身發展的要求，也是提升我國企業應用管理和運維水平的使命。
中國企業數字化轉型加速，無論是前端的應用服務叠代更新，還是後端IT運維架構的復雜度提升，都在加速培育智能運維的成長。