开源aiops平台（开源ai开放平台）

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本文目录一览：

• 1、相比传统运维工具，AIOps的优势在哪里？
• 2、有了AIOps平台，是不是就不需要运维工程师了？
• 3、AIOps是什么？和AI有什么关系？

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。

有了AIOps平台，是不是就不需要运维工程师了？

确实听说有人这样担心和误会。

实际上，AIOps平台出现并蓬勃发展的主要动力，是因为企业的IT系统数据量越来越大，结构也越来越复杂，靠单纯的运维工程师的经验和人工判断，很难应对层出不穷的运维问题。传统的运维监控软件，可以展示运维数据，却无法给出分析和处置建议，无法跟上排障的要求。

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。

所以，有AIOps之后，原先一个运维工程师管理n个应用和设备；就算是设备增加到100n，可能靠一个工程师也能管得过来，而不用等比例增加到100个运维工程师。这就是技术进步的意义。

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。了解了上面的概念，再回到 AIOps 上来，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。 关于开源aiops平台和开源ai开放平台的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 开源aiops平台的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于开源ai开放平台、开源aiops平台的信息别忘了在本站进行查找喔。