智能运维适合哪些场景？涉及哪些领域？

1. 智能运维适合哪些场景？涉及哪些领域？

IT的智能运维AIOps，目前在国内落地比较多的是对IT故障容忍率更低的行业，比如金融、交通、互联网等等。各厂商主要的差异在于数据治理的能力和经验（当数据量越来越大时，一个好的运维数据中台可以保证运行性能）、产品线的覆盖度（告警、日志、指标等均可进行智能分析）、智能场景的丰富度。
对于智能运维来说，常见的智能场景有异常检测、根因定位、自动排障、容量预测、告警收敛、日志聚类等。随着应用的进一步广泛，智能场景也会不断更新、越来越多。

智能运维AIOps体系架构

2. 智能运维适合哪些场景？都涉及那些领域？

IT的智能运维AIOps，目前在国内落地比较多的是对IT故障容忍率更低的行业，比如金融、交通、互联网等等。各厂商主要的差异在于数据治理的能力和经验（当数据量越来越大时，一个好的运维数据中台可以保证运行性能）、产品线的覆盖度（告警、日志、指标等均可进行智能分析）、智能场景的丰富度。
对于智能运维来说，常见的智能场景有异常检测、根因定位、自动排障、容量预测、告警收敛、日志聚类等。随着应用的进一步广泛，智能场景也会不断更新、越来越多。
可以说智能运维的发展完全是顺应时代的需求，互联网逐渐与衣食住行变得息息相关，由生活衍生出来的金融、交通、通讯、能源等行业企业同互联网一起经历了多样化的变迁升级。因此，与互联网伴生而来的是对生产数据的运维管理，经历了手工、自动化的阶段后，在人工智能的推动下，运维逐渐向智能化（AIOps）进化。

3. 智能运维服务都有哪些功能以及效果呢？

智能运维是一种全新的数字化运维能力，且是企业数字化转型的必备能力。智能运维的本质是提升运维数据的认知能力，它在提升运维数据治理能力、优化企业业务数字化风险、降低运维人力成本和提升运维在业务侧的影响力方面都有本质的提升。
智能运维，又称AIOps（Artficial Intelligence for Operations），是一种将大数据、人工智能或机器学习技术赋能传统IT运维管理的平台（技术）。
比如以我们公司的夏洛克AIOps智慧运营平台为例。它能以全局运营视角解读IT运维，在AI算法平台的支撑下实现包括精准告警、异常检测、根因定位和容量分析等场景，助力企业数字化业务高效、稳定和顺畅运行。
运维数据治理。通过高性能实时处理的数据平台广泛采集、处理和分析数字化业务运行过程中的多样化运维数据，包括告警、指标、日志、配置以及运维工单等类别，不仅提升了运维大数据的治理能力，优化了数据质量，而且为进一步激活运维数据的价值打下了良好基础；
业务数字化风险。使运维人员不仅提升了历史运维数据的分析能力并且能够对实时数据进行异常检测和问题预判，有效降低数字化业务的运行风险，提升可用性、稳定性；
运维人力成本。使真正意义上的跨域根因定位成为可能，降低对专业运维人员经验技能的依赖，迅速缩短故障排查时间并有效降低人力成本；
业务侧影响力。以业务视角利用多元化数据提高运营分析和决策能力，比如端到端的分析业务交易状态，提供给业务、客服部门及时反馈和决策支持依据，充分增强业务影响力；



智能运维发展正如火如荼，Gartner预见其为下一代运维，认为到2022年将有近50%的企业用户部署智能运维。虽然目前不少企业已经在积极投入建设，也还有一些企业处在迷茫阶段，尽早布局才能在数字化时代不会被淘汰。