aiops是什么意思
aiops(Artificial Intelligence for IT Operations)，即智能运维，将人工智能/ML或其他高级分析技术应用于业务和运营数据，以建立关联并实时提供规范性和预测性答案的软件。这些洞察力产生实时的业务绩效KPI，使团队能够更快地解决事件，并帮助完全避免事件。
什么是aiops
AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)，即智能运维，将人工智能/ML或其他高级分析技术应用于业务和运营数据，以建立关联并实时提供规范性和预测性答案的软件。这些洞察力产生实时的业务绩效KPI，使团队能够更快地解决事件，并帮助完全避免事件。
AIOps 结合了大数据和机器学习，使IT运营过程自动化，包括事件关联、异常检测和因果关系确定。利用 AI 及其子集来监控和解决与企业 IT 运营相关的问题。
AIOps的应用
通过对运维数据的计算和分析支持智能监控、智能的故障分析和处理，智能IT知识图谱等。
AIOps的价值
传统运维面对海量的运维数据，要快速止损和进行决策，人工专家的分析判断往往需要花费数小时或更大。
而AIOps在于通过机器学习来进行运维数据的挖掘，能帮助人甚至代替人进行更有效和快速的决策。
智能运维在企业的落地，能够提升业务系统的SLA，提升用户的体验，减小故障处理的时间等，带来业务的价值；并最终实现真正意义上的无人值守运维。
AIOps应用领域
目前各大传统客户围绕AIOps的探讨和建设主要是如下内容：
发现问题：基于机器学习的异常检测；
例如，目前监控数据的异常阈值往往是静态的，无法有效规避变更时间、特殊节假日、业务正常的高低峰等，简单阈值、同环比算法的覆盖面有限，很容易漏警和误警。
基于历史数据或进行样本标记的KPI异常检测，能名列前茅时间发现问题，检测模型能覆盖大多数曲线类型，能较好适应业务生命周期中的变化。
根因分析：基于机器学习的故障树挖掘，定位故障发生的根源以及其原因；例如，首先实现故障精准定位，在多指标情况下的业务异常（多指标检测的异常），出现异常的原因具体是哪个指标导致的；然后根据故障树挖掘和知识图谱，实现故障的精准根因分析与定位。
预测未来：基于机器学习模型的指标预测；例如，基于多种回归和统计方法，实现对不同级别粒度的业务数据的预测，包括业务指标预测、容量预测等，如双11业务对组件容量和资源容量的容量预测等。
IT辅助决策支持：深入运营场景，实现业务运营的IT辅助决策应用；如营收预测、舆情分析与预测等场景。
算法层面则可以跟学术界进行合作或在社区中获取，在早期训练数据集和反馈数据量比较少的情况下，采用无监督学习，具体实现是用模式识别（pattern recognition）的技术来判断指标是否关联。关联性是通过时间序列曲线相似度(similarity distance)来衡量的。
机器学习算法库提供计算时间序列曲线相似度的各种算法，比如：欧几里德距离（Euclidean Distance）、曼哈顿距离（Manhattan Distance）、明科斯基距离（Minkowski Distance）等。
在有足够数据集以后，算法演化成有：监督学习、随机森林（Random Forrest）、GBDT(Gradient Boosted Decision Tree) 、神经网络（Neutal Network）等。
最后，推荐我们的管理工具给大家。
