全站智能运维平台（智能运维中心）

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本文目录一览：

• 1、什么是AIOps？怎么促进业务提升？
• 2、智能运维适合哪些场景？涉及哪些领域？
• 3、哪家企业做智能运维，AIOps?
• 4、AIOps与ITOM的区别？
• 5、自动化运维平台哪个好
• 6、相比传统运维工具，AIOps的优势在哪里？

什么是AIOps？怎么促进业务提升？

智能运维的概念是Gartner在2016年率先提出，当初的英文全称为Algorithmic IT Operations,意指基于算法的IT运维。随着人工智能技术的发展，2018年Gartner将其英文全称更改为Artificial Intelligence for IT Operations，表明人工智能在IT运维领域的应用。至今短短六年，其概念还在不断融入新的认知。
当前IT运维难度增加，依靠人力堆积的传统方式运维已经无法满足数字化时代对IT运维的要求，借助更先进工具和技术手段成为应对这些挑战的必然选择。数据中心面临着从制度和流程为主驱动的时代，快速向数据与算法为主驱动的智能运维时代迈进。智能运维，已然成为迎接挑战不可或缺的科技力量和解决方案。
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。其次它可以从业务场景进行跟踪，了解交易路径，对于数据进行智能分析与预测。所以智能运维是一种全新的数字化运维能力，可以配合企业的数字化转型，保障企业的业务应用能够安全稳定且高效的运行。

智能运维适合哪些场景？涉及哪些领域？

IT的智能运维AIOps，目前在国内落地比较多的是对IT故障容忍率更低的行业，比如金融、交通、互联网等等。各厂商主要的差异在于数据治理的能力和经验（当数据量越来越大时，一个好的运维数据中台可以保证运行性能）、产品线的覆盖度（告警、日志、指标等均可进行智能分析）、智能场景的丰富度。

对于智能运维来说，常见的智能场景有异常检测、根因定位、自动排障、容量预测、告警收敛、日志聚类等。随着应用的进一步广泛，智能场景也会不断更新、越来越多。

智能运维AIOps体系架构

哪家企业做智能运维，AIOps?

目前国内全站智能运维平台的智能运维企业有听云全站智能运维平台，云智慧全站智能运维平台，博睿等全站智能运维平台，北京基调网络股份有限公司，旗下听云品牌，专注数字化监控13年，拥有完善全站智能运维平台的数据获取能力，为各行业企业提供完整覆盖用户端、网络、服务器端全栈实时的监控与大数据智能分析平台，帮助企业提升系统性能表现，改善用户体验，加速业务创新。听云业务现已覆盖企业、金融、运营商、互联网、航空、能源电力、工业制造、教育等各大行业，为超过80000+知名企业提供服务，赢得广泛信赖与认可。经过13年技术深耕和市场培育，听云已成为中国应用性能管理（APM）行业专业的提供商，并多次入选全球研究机构Gartner APM 魔力象限。

AIOps与ITOM的区别？

传统IT运维管理平台（ITOM)更偏向于管理某一细节分专业领域全站智能运维平台，完成单一管理任务。比如：SOC平台专注于信息安全管理全站智能运维平台；APM平台专注应用逻辑拓扑管理，应用故障诊断等。而AIOps平台则是以传统ITOM平台为基础，通过接口集成，汇总各个ITOM平台组件中全站智能运维平台的孤立运维数据，使其打破数据孤岛壁垒。AIOps毫无疑问是企业IT运维管理的发展趋势，解放人力。国内真正具有AIOps能力的厂商并不多，而听云多次入选Gartner APM魔力象限的中国唯一入选的企业，更是用实力证明全站智能运维平台了它的实力，在提高故障监测、告警预防和修复能力都十分专业。

自动化运维平台哪个好

个人感觉云雀运维云平台更好一些。
首先平台通过了ITSS标准化认可，被首批收录在IT运维服务工具名录，官方认证过的，更有保障一些。
其次，云雀运维有非常优秀的流程管理系统，包括：服务台、配置管理、建档管理、问题管理、变更管理、视图管理、驻场管理、巡检管理、客户满意度管理、统计分析、监控中心、用户中心、手机APP等二十余项功能，可谓功能强大，还可以自己选择功能以及定制功能。
再次，云雀运维有丰富的案例，在电力、有色金属、财政、烟草、国土等部门都大量的使用平台，得到了市场的充分认证。

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。

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