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智能运维是什么?
年，Gartner面向运维提供了一个新概念——“AIOps”，中文释义智能运维。即其是以AI等手段为核心，为运维提供更为智能和数字化的支撑。也就是说，把运维从“人”的要素抽离出来，更多的放到“数据”一侧。
智能运维决不是一个跳跃发展的过程，而是一个长期演进的系统，其根基还是运维自动化、监控、数据收集、分析和处理等具体的工程。
IT智能运维必须以大数据为基础，所以企业必须具有采集IT全层级数据的能力，并能实现数据融合，结合机器学习、智能算法，对IT运维实现洞察，获得预见性。
智能运维，又称AIOps（Artficial Intelligence for Operations），是一种将大数据、人工智能或机器学习技术赋能传统IT运维管理的平台（技术）。比如以我们公司的夏洛克AIOps智慧运营平台为例。
智能运维平台，又称AIOps，是将AI赋能于IT传统运维，通过对日志、指标、Trace等数据的分析，协助运维工程师更快速精准地发现故障、定位故障，并排除故障，提高运维效率、降低运维成本。
什么是AIOps智能运维?
智能运维(AIops)是目前 IT 运维领域最火热的词汇，全称是 Algorithmic IT operations platforms，正规翻译是『基于算法的 IT 运维平台』，直观可见算法是智能运维的核心要素之一。
智能运维即是AIOps，根据Gartner最新解释，指整合大数据和机器学习能力，通过松耦合、可扩展方式去提取和分析数据量(volume)、种类(variety)和速度(velocity)这三个维度不断增长的IT数据，进而为IT运维管理产品提供支撑。
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（Artficial Intelligence for Operations），是一种将大数据、人工智能或机器学习技术赋能传统IT运维管理的平台（技术）。AIOps智能运维可以将全栈式的运维数据进行集中化管理，不同数据领域也可以进行智能算法根因定位。
AIOPS（Artificial Intelligence for IT Operations）是一种将人工智能（AI）应用于IT运维管理的技术和方法。
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。
网络运维ai能力包括哪四类
1、智能包含的能力包括感知能力、学习能力、推理能力、语言能力、创造能力、感情能力、协作能力、自我管理能力。感知能力：指机器能够感知周围的环境，包括视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等能力，能够获取信息和数据。
2、强化学习：强化学习是指通过让计算机在环境中不断尝试和优化，以实现自我学习和决策的能力。这包括策略优化、价值函数学习等。
3、人工智能在技术能力上可以分为计算机视觉、自然语言处理、机器学习、强化学习、机器人技术、自动驾驶等几大类。具体分析：计算机视觉是指通过图像处理、机器学习等技术，使机器能够识别和理解图像。
4、相关技术具体包括图像分类、目标跟踪、语义分割。 机器学习 机器学习的基本思想是通过计算机对数据的学习来提升自身性能的算法。机器学习中需要解决的最重要的4类问题是预测、聚类、分类和降维。
5、创新能力：包括想象力和执行力，这可以帮助孩子们创造出新的想法和解决问题的方法。自主学习能力：AI的发展使得许多知识都可以在网上找到，因此孩子们需要能够自主地学习和探索新的知识。
6、熟悉服务器硬件及其配置，能够对硬件进行维护、优化和升级。熟悉虚拟化技术，能够对虚拟化环境进行管理和维护。熟悉常用的监控工具和性能分析工具，能够对系统和网络进行实时监控和分析。
智能运维就是由AI代替运维人员?
随着AI人工智能的应用，可以把运维数据做更好的分析，或提供疑似根因的定位、或提供异常的预警，使用AIOps系统，MTTR（平均故障排除时间）能从数小时缩短到数分钟，排障的经验也可以作为既有知识保存供他人参考。
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[_a***_]，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。
我觉得完全没必要担心这个问题，如果可以完全代替人工，那未来还有谁愿意去使用它呢？未来的社会一定是AI和人类工作相辅相成的，缺一不可。
IT智能运维是指利用人工智能（AI）和自动化技术来改进和优化信息技术（IT）运维管理的过程。传统的IT运维通常需要人工干预和手动操作来监控、管理和维护企业的IT基础设施和应用系统。
智能运维即是AIOps，根据Gartner最新解释，指整合大数据和机器学习能力，通过松耦合、可扩展方式去提取和分析数据量(volume)、种类(variety)和速度(velocity)这三个维度不断增长的IT数据，进而为IT运维管理产品提供支撑。
即其是以AI等手段为核心，为运维提供更为智能和数字化的支撑。也就是说，把运维从“人”的要素抽离出来，更多的放到“数据”一侧。其中包含的场景更加丰富，包括异常告警、告警收敛、故障分析、趋势预测、故障画像等等。
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