AIOps实际上是将来自不同IT(和非IT)来源的数据关联到一个庞大的数据存储库，使它们可以相互连接，从而进行分析和趋势判断。
　　AIOps系统可处理多种共享的数据结构(如下图所示)，而无需额外进行二次开发或改进：
　　timestamp：各种事件、日志和测量方法中都包含了时间点的特征，这些数据可以集中在一起，以按时间顺序进行因果分析。
　　Properties：一些与日志或测量相关的信息关键值对如“key:value)，像Status,Source,Ruby,Triver，等等，可以用来创建不同数据集之间的关系模型。
　　历史记录：已过去的数据，可用于预测未来绩效或阈值，例如饱和度(saturation)和退化(degradation)。
　　效果：一天、一周、一个月等时间序列数据显示的趋势或规律，可以用来关联多个数据集，或者预测对可伸缩性的资源要求。
　　ApplicationServices和BusinessModels：如果您能够定期进行发现和配置管理实践，那么可以使用它们来向AIOps平台中不同资产的分组、关联、依赖以及数据去重。
　　总而言之，AIOps通过建立良好的时间序列数据，可以运用各种业务监测和管理工具进行关联、分析和预测各种时间数据，然后实现：
　　把IT和非IT类的数据集中起来，如：用户的数量+绩效表现，延时时间+转化率；
　　并且可以增加数据的“粒度”，例如：从频率为5分钟到1分钟；
　　对数据流进行应用级分析，例如：实现“实时”或对一个特定历史时期的查询。
　　人为捕捉的事件通常是非结构化的；而大部分设备所获得的IT事件blob(翻译：binarylargeobject，二进制大对象)也只能达到半结构化。
　　其特征是：格式不一致、不够完整、大量重复。所以，AIOps应该提供关于这些IT事件属性的模式转换，以便进行更深入的分析。
当前的工作流程分析
　　到目前为止，我认为您的AIOps方案分析工作已经就绪。这里的分析并不是来自IT工具，而是您经常或者不定期地进行，它旨在改善过程、降低成本、改善性能。
　　通过手工分析AIOps方案，您可以以一种持续迭代的方式解决自动化过程中出现的问题，从而减少花费在分析方面的人工工作量，增加分析的频率和范围。
　　很明显，AIOps的目标是：减少你花在手工上的时间和精力，通过提高速度与频率来自动地对数据集进行实时分析。
着手实现自动化
　　的确，每个人都知道自动化的价值，但对自动化的认识却各不相同。伴随着DevOps带来的持续集成和交付(CI/CD),IT运营的自动化之路也随之产生。
　　ITOps：重点关注任务自动实现并协调各个步骤。这些措施包括：实现服务台工作自动化，服务器自动打补丁，通过监视工具自动纠正系统错误。各工种的难点在于各工种之间的协作和相互联系。
　　DevOps：关注于自动完成自己的开发任务和业务流程，从而避免了瀑布式开发中的阶段审查过程、独立测试、行为遵从性，以及运营和上线连接等造成的瓶颈和滞后。
　　很明显，DevOps的应用团队的目标是加速集成和交付的速度和频率，这是通过创新服务(比如云应用)实现的。
　　对IT运营团队来说，需要“全自动化”，他们不仅要协调CI/CD，还要配合整个“链条”。
　　若用户不知道服务何时从测试转移到生产环境，也不知道谁拥有源代码将对产生环境有什么影响，也不知道如何衡量业务开发人员积压的工作，那么就无法真正有效地管理自己的自动化环境。
　　所以，IT操作需要跟上DevOps团队的速度和灵活性，综合使用各种工具来发现信息，分享信息，并且通过与DevOps进行交流，“刷出自己的存在”。
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