AIOps将大数据、机器学习和可视化技术结合在一起，通过更好的洞察力优化IT操作。IT领导应该开始部署AIOps来优化当前的性能分析，并且在未来2-5年内把应用扩展到IT服务管理和自动化。
那AIOps应该是什么呢？
首先，我们不该做什么：改变已存在的运作系统，软件厂商将“AI驱动”作为卖点。这已成为事实，当新技术威胁到已有利益时，它就经常发生。仅在已存在的工具中添加API是不够的，而且在决定需要人为干预时，则不能视为AIOps。
对于某些AIOps，这是关键需求：
也就是说，它不会每次都执行相同的操作。
AIOps系统不需要人为地干预来制定和执行决策。
在您完全信任该系统之前，您可以让他人参与。
AIOps系统可以连续工作。
这将是您交付产品的一个标准部件。
到AIOps的转变还在起步阶段，但是它的热度在上升，并且出现了一些成功的例子。规模较大的软件厂商都在为市场提供新的解决方案。开始建立一个日志分析系统，自动地进行根本原因分析，并进行故障预测。IDS现在可以通过异常的通讯流学习，一些甚至是跨公司的。近期，预报自动扩容系统开始推出。Optune和Opsani的AI系统能够判断虚拟机的类型、实例和应用程序参数，并利用客户现有的DevOps工具链和监视系统将其部署到测试或生产环境。
DevOps正在取代传统的IT部门，它的名字会改变，角色功能也会改变，但是IT部门所面临的挑战并不会消失，IT的规模会乘以微服务架构的固有规模。所以，我们需要为这些挑战设计新的系统，AIOps必须在未来几年不断发展，超越Gartner的愿景，让DevOps适应发展的规模和速度。
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