AIOps，顾名思义，就是利用 AI 工程优化 IT 运营及管理方法。它囊括了各种前沿分析技术，比如 ML/AI，以监测、管理并优化应用程序和硬件系统的性能和可靠性，及时检测异常情况，适应动态需求变化，处理故障，积极快速调整以避免或尽量减少服务中断。
AIOps 其他名称，诸如 IT 运营分析（ITOA）、高级运营分析、AI for ITOM 或简单 IT 数据分析等。请注意，它们虽然具体表述不一样，但实质都是指 AIOps。
AIOps 有如下 5 个解决问题的承诺：
● 缩短问题发现平均时（MTTD）和问题修复平均时（MTTR），涵盖基础 IT 系统的常见问题；
● 减少假阳性事件警报，终结“警报疲劳”；
● 快速缩小排障范畴、加速问题根因定位，并在真正影响到用户体验之前就解决问题；
● 检测、预测并主动解决可能导致故障的问题，甚至在问题发生之前。
● 基于网络优化普遍提升服务质量，远远超越了传统的问题解决范畴，各种切实改进让 IT 系统变得更好。
所有这些，无一例外都对提高服务质量和客户满意度有益，有助于减少客户流失。比起需要投入更多的手工 IT 运营管理手段，大大节省了成本。
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AIOps 主要用例包括性能监测、早期介入故障及事故检测，以及预测性维护，以为 IT 系统（如网络、计算硬件、电信塔和供应链系统）提供持续修复和改进支持。AIOps 同时能帮助提升各种用例表现，包括资源容量及用量预测、根因分析、能源使用优化、性能诊断及补救、预测性维护和电信数据分析等。
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