智能运维（AIOps，AI for IT Operations）是指收集并分析网络和设备监控及健康信息，以提供深入可视性、智能问题识别以及与性能相关问题的根本原因分析的技术。

很多AIOps平台提供基于背景信息的修复步骤来修复已发现的问题。随着IoT等技术等部署以及数字化转型带来的数字化人工流程，对企业网络的依赖增加，这也使网络专业人员承受着越来越大的压力，他们必须迅速执行任务，其中包括：

• 确定问题是与网络有关、与设备有关还是与应用程序、服务器或服务有关。
• 确定问题原因。
• 确定解决问题的方法。

基于传统的简单网络管理协议、Ping、日志记录和流跟踪监视工具，网络管理员对网络不再具有必要可视性以在细粒度水平识别问题。这些添加的设备、应用程序和云服务让网络变得非常复杂，即使网络团队获得适当的可视性，他们仍然会发现需要花费很长时间来确定问题的根本原因以及快速解决问题。

AIOps平台可以为网络团队做什么？

下面让我们看看AIOps可如何帮助网络团队处理上述三个任务。

确定根源。AIOps平台不仅使用传统工具的监视数据，而且还通过深度数据包检查以及有线或无线流网络遥测等技术来获取更详细的网络健康信息，以帮助发现问题的根源。

确定问题根本原因。AIOps平台利用AI跨企业网络确定正常端到端网络活动，并在出现异常行为时发送警报。深度分析可以筛选相关的网络和设备运行状况信息，以确定受影响的设备和网络以及问题的原因。

确定解决问题的方法。AIOps平台可以向管理员提供上下文信息，让管理员了解如何解决问题并将网络恢复到其原始工作状态。与传统的监控相比，AIOps平台的潜在缺点包括成本更高，以及数据收集的复杂性增加。而且，多个来源必须不断向AIOps系统提供足够的数据，以确保准确的分析和可操作的项目。

这就是说，如果你的企业想要部署IoT或DX或者需要稳定的应用程序和服务性能，则AIOps平台是帮助你实现成功运行的最佳选择，它的好处远远超过其缺点。