AIOps为何被认可

在谈AIOps之前，还是先看看IT运维的现状。如前所说，近些年来，随着IT应用的日益普及，IT应用越来越复杂，涉及面越来越广，一旦出现故障，诊断越来越困难，导致人才紧缺。比如，硬件方面会涉及用户终端、服务器、存储、网络等，在软件方面则有操作系统、中间件、数据库等，另外还涉及运营商的网络、云服务商、CDN服务商等，其中任何一个环节出现问题都会导致用户体验欠佳。而让这个问题更为复杂的是，当今互联网环境下越来越多的应用之间通过API或者Web服务进行通信时，这一切就更为困难。

为了高效运维，此前人们提出自动化运维的理念，希望通过各种软件工具，特别是一些开源产品(如Ansible、Chef)来自动化流程，通过减少人力来提高效率。但这只是解决执行问题，没有解决诊断和归因的问题。实际上，在故障发生和面对各个各样报警信息时如何快速准确找到问题所在，这是解决故障的关键。而AI和大数据技术的出现，让我们看到了解决这个问题的希望。实际也正如我们看到的，AI和大数据等数据分析和处理技术在改变传统行业的同时，也IT行业自己带来新的发展，IT运维就是其中之一。

“IT运维正在从大数据和AI技术中受益，从而使得IT运维开始转向IT运营，IT运维也从被动防护转向主动感知。”一位业内专业人士如此告诉笔者。

这种受益首先体现在，大数据的出现让IT运维有了能力来收集和处理海量的信息，而且是几乎实时地完成整个过程。其次，AI技术的引入让系统有了“火眼金星”，可以及时发现问题、预测问题，并自动解决问题，大大减少了人工参与。

从自动化到智能运维

注意到IT运维行业上述变化，善于制造概念的Gartner于2016年提出AIOps(智能运维)，称其为应用了AI技术的新一代IT运维，将代表IT运维的新趋势。

Gartner在对2018年的技术预测报告《Predicts 2018: IT Operations》中提到，未来五年，随着数字化程度的提高，75%的企业可能会遭遇IT故障造成的业务中断，越来越多的大型企业将使用人工智能进行IT运营(AIOps)，以支持和部分取代传统的ITOM。其中，到2019年,四分之一的全球企业将策略性地实施AIOps支持两个或更多主要IT运营功能;到2022年,40%的大型企业将结合大数据和机器学习功能,支持和部分替代监测、服务台和自动化流程和任务。Gartner在报告中指出，现在是开始战略性地利用 AlOps平台进行IT运营的时候了。

很显然，AIOps被Gartner的一经提出很快就被广泛接受，也引发了众多从事IT运维业务的厂商们积极跟进。实际上，今天我们看到几乎所有从事IT运维行业的厂商都宣称在其产品中集成了AI和大数据功能。