数字化程度越来越高
在过去，IT资源由人工管理，系统网络架构需要手动定义，虚拟机需要配置和克隆，虚拟机需要配置OS，只有安装数据库等长流程才能使用，部署过程中人工操作容易出错。传统的操作和维护压力很大，厌倦了生活和灭火。我们必须寻求改变，走向自动化、平台和智能。
在IT借助服务管理ITSM而自动化技术可以有效地提高管理效率。ITSM中国的自动化工具帮助企业更有效地改进管理任务，大大缩短了应用程序发布流程，改进了IT提高效率，提高对IT需求响应速度，有效节省运维，开发人员的工作时间。
在IT运维方面，Docker，OpenStack，Puppet等技术的流行，以及微服务，CI/CD，DevOps自动化运维的发展迎来了小高潮。总体而言，自动化运维平台有助于提高运维效率，减少人工疏忽和过程操作失误造成的运维故障。
重新定义IT运维
随着企业互联网业务进程的加快，新业务、新场景不断涌现，这就要求企业在IT在体系结构上进行了适应性的调整，对发展的需求也更多地放在需求的实现上。企业的数字化程度越高，运维管理就越困难。
技术界逐渐催生了基于服务的软件架构和持续的交付过程。同时，随着业务量的快速扩张，需要一个专门的团队来建立和保务带来的大量应用管理、持续交付、监控、稳定性、成本控制等非功能系统。此时，对运营和维护的需求正在悄然改变。
在这一过程中，云计算的发展发生了变化IT在资源供应模式的同时，也对运营和维护管理提出了新的要求。传统网络、硬件和系统维护的责任逐渐减弱，也迫使运营和维护的重点从底层转向应用和业务层面。需要重新定位现有的操作系统和人员角色。
AI使能IT运维
随着AI随着时代的到来，我们工作和生活中的一切都在重新定义。企业试图通过AI在降低成本、实现业务转型的同时，技术提高了运维服务的有效性和预测性。
在2016年，Gartner提出了AIOps预测2020年的概念，AIOps采用率将达到50%。简而言之，AIOps希望基于现有的运维数据(日志、监控信息、应用信息等)，通过机器学习进一步解决IT自动化不能解决运维中的问题。
Al Ops系统
作为一种新的操作和维护方法，将算法集成到工具中，AIOps它可以帮助企业最大限度地简化操作和维护工作IT解放耗时且容易出错的过程。IT运维管理工具更注重突发事件(即报警)、配置和性能，而运维管理工具更注重配置和性能，而运维管理工具更注重突发事件(即报警)、配置和性能AIOps更注重问题、分析和预测，两者可以说是相辅相成。
有了AIOps，当IT如果存在潜在的故障，操作和维护人员无需等待系统发出故障警报。通过内置的机器学习算法和大数据技术，可以自动发现系统的各种异常，从而从异常中判断故障的可能性、严重性和影响，依靠机器对数据的分析结果来判断最佳应对方案。
只有全面的数据才能做出科学的决策。很多时候，如果你看到不完整的日志或得到不准确的监控数据，你在做决定时肯定会更加鲁莽。例如，如果数据中心的业务链接有问题，是否需要切换？数据是否仍然一致？此时，在没有确定的数据支持你的决策之前，你在做决策时会感到不安和犹豫。
目前，百度、搜狗、阿里巴巴等国内互联网厂商已经在探索和尝试AIOps，并取得了良好的效果。通过支持AIOps能力，平台可以提供更大的分析和调整自我修复能力，进一步提升IT效率。
如何从复杂的运维监控数据中获取我们需要的信息和结果，一句话就是区分和提炼。同时，确保业务和SLA在服务层面，应及时响应问题，自动分析和优化，简化和有效地结合处理过程，使问题与正确的场景相匹配，找到正确的人，并在第一时间正确处理。
机器学习需要大量的数据来训练。故障的形式很奇怪。对故障的历史数据进行场景分类和标记，通过模式识别和数据不断训练机器识别和分析，然后让机器自动准确判断。
基于数据和模型提高事件处理能力。一些工程师处理许多事件的速度非常快。相反，不熟悉这种故障的人可能需要很长时间。这就需要建立一个战略知识库，供他人参考和学习，提高处理类似场景和事件的能力。
AI 人工智能
我们以数据中心的管理和操作为例。数据中心的运行和维护工作主要包括配置管理和监控。操作和维护人员每天都要进行大量的模块维护操作。这个过程中的大多数程序都是手工完成的。一方面，人们的精力有限，不可能及时发现所有的错误。另一方面，在这个过程中，人为错误的可能性是不可避免的。通过机器学习模型的精细管理，将人工智能应用于数据中心的管理和控制，可以实现智能运维的目标。
谷歌可以说是人工智能技术在数据中心管理中的第一个代表。它利用人工神经网络分析大型数据中心的运行情况，收集和汇总数据（如数据中心基础设施的功耗和用水量，以达到一定的制冷效果），通过人工智能计算模型分析和评估数据中心的运行效率，并提出相应的解决方案，以提高数据中心的运行效率。
AI使能下的IT运维目标是减少对人的依赖，逐渐信任机器，实现机器的自我判断、自我判断和自我决定。技术不断进步，AI技术可以解决一些需要大量人力和时间的事情，但是AI不是一项非常纯粹的技术，它还需要结合具体的企业场景和业务，通过计算驱动和数据驱动，才能生产出真正可用的产品。
