今日的中国企业不仅要正视全球经济一体化的竞争压力，而且随时面临来自BAT等互联网巨头及数字化颠覆企业的毁灭性打击。于是，由Gartner公司发起的2018年度CIO调查，三千多位CIO都将数字化业务与数字化转型作为其业务重点。
但是，数字化进程的推进并不是简单地加减法，是否能够顺利地将传统业务和创新业务顺利地对接，以及如何实现业务和IT的统一控制，都是数字化转型的“拦路虎”。随着大型企业将大数据、人工智能技术运用到IT管理中，AIOps在行业中引起了极大的关注，那么究竟什么是AIOps,AIOps对数字化业务的发展有哪些帮助呢？ AIOps，具有自动运行的学习功能
AIOps在Gartner的词库里是AlgorithmicITOperations的缩写，它是一种基于AI算法的运维方法，Gartner在“MarketGuideforAIOpsPlatforms”报告中对AIOps进行了如下定义：AIOps平台与大数据相结合，具有人工智能(AI)或机器学习能力的软件系统，以加强和部分替代现有IT操作过程和交易，包括可用性和性能监测，活动关联与分析，IT服务管理及运行自动化。
我国在AIOps方面进行了深入研究的清华大学裴丹教授对AIOps的解释有点不一样：英文翻译为ArtificialIntelligenceforITOperations，采用了基于人工神经网络的运营数据(日志、监控信息、应用信息等)，利用机器学习的方法进一步解决了运维自动化无法解决的问题。AIOps不需要依靠人工来制定规则，提倡使用机器学习算法在大量的运营数据中自动学习，不断地精练和总结规则。
不管哪个定义，AIOps都是以“运维”这一核心术语为中心，它的目标是“使用大数据、机器学习和其他分析技术，它通过预测、个性化、动态分析，直接或间接地增强IT业务的相关技术能力，使所维护的产品或服务更加优质；价格合理，效率高，“市场上相关产品也是围绕这一目标，由运维部门主导。
但是站在企业发展的宏观角度上，AIOps只不过是具有学习能力的自动化操作，可以有效提高运维部门的工作效率，但是对于如火如荼的数字化业务转型却没有直接推动。若要使AIOps直接参与数字转换，最大限度地发挥AI所带来的效率和决策提升，则需要运维平台的帮助！
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