智能运维服务通常包含哪些关键组成部分？它们在IT管理中的作用和重要性？智能运维的发展可以分为哪些主要阶段？每个阶段的核心技术或实践有哪些，它们是如何推动运维工作向更高水平的自动化和智能化发展的？

　　数据收集和管理：该模块负责从各种设备和系统中收集数据，如特征数据、日志数据等，并清理、转换和集成这些信息。数据收集和管理为后续的分析与决策提供了有力的数据基础。

　　分析和诊断：该模块通过各种算法对数据进行分析和挖掘，以发现问题，预测未来，改进操作和维护对策。例如，通过机器学习算法进行故障预测和异常检测，并根据相关规则算法进行故障相关系数分析。

　　自动化实施：模块根据分析数据自动执行相应的操作和维护任务，如故障修复、资源调整和配置更新。自动化实施可以提高操作和维护的效率和准确性，降低人为错误的风险。

　　可视化显示：模块以图形方式显示分析诊断结果，帮助运维人员更好地了解系统状态和运维效果。可视化显示还可以提供交互功能，方便运维人员进行参数调整和策略制定。

　　预防性维护：根据实时监控分析设备运行数据，预测设备故障和维护要求，提前制定维护计划，降低设备故障率和维护成本。

　　初始阶段：本阶段主要通过人工操作和维护工作，包括设备检查、故障调查、数据备份等。这一时期的运行和维护工作费时费力，效率不高。

　　自动化阶段：通过引入自动化工具和技术，完成设备的自动监控和管理。例如，应用脚本或系统管理工具进行自动部署和配置管理。这一阶段提高了运行和维护效率，但仍需要人工控制。

　　数据驱动阶段：本阶段利用大数据技术对大量运维数据进行分析和探索，发现问题，改进机会。例如，通过机器学习算法进行故障预测和异常检测。本阶段完成了更深层次的智能操作和维护。

　　智能自动化阶段：本阶段整合人工智能应用和自动控制，实现智能决策和实施。例如，应用程序优化算法自动选择最佳的修复方案并自动执行。这一阶段进一步提高了运行和维护的效率和准确性。

　　各阶段的关键技术或实践促进了运维工作向更高水平的自动化和智能化发展。例如，自动化阶段引入的自动化工具和技术促进了重复运维任务的自动化；在数据驱动阶段，利用大数据技术分析和探索大量信息，促进运维人员更好地了解系统状态，发现潜在问题；然而，在智能自动化阶段，人工智能应用和自动控制的整合促进了运维工作的智能化和高效化。