智能运维（AIOps）的定义与核心概念
作者：监控易 来源：美信时代
发布时间：2025-10-20
智能运维（AIOps）的定义与核心概念
智能运维的定义
智能运维是借助机器学习等人工智能算法，自动从海量运维数据里学习并归纳规则，做出决策的一种运维方式，它把人工智能技术融入运维系统，以大数据和机器学习作为支撑，从多个数据源采集海量数据来进行实时或者离线分析，凭借主动性、人性化以及动态可视化等特点，提升传统运维的能力。
核心概念与技术架构
从智能运维的平台架构方面进行观察，可将其抽象归纳为几个不同的层面，分别是数据采集层、数据汇聚层、数据存储层、建模应用层、分析学习层以及应用反馈层。
数据的采集以及传输方面：运维数据的产生以及采集源自于 ITOM 监控工具集，一般涉及基础服务可用性以及性能监控、网络性能监测和诊断、中间件服务可用性以及性能监控等内容，这些工具所采集的运行状态以及性能数据，要有充足的存量与增量，并且有多维度覆盖度方可用于建模。
数据的分析以及学习：依据所采集的数据，借助机器学习以及深度学习等相关技术来展开分析，比如说，借助聚类算法可开展KPI聚类以及异常事件关联关系的挖掘工作，运用分类算法可进行故障预测之类的操作。
决策与执行方面，智能运维有这样的能力，它可依据分析得出的结果迅速得出有效的运维决策，执行自动化脚本达成对系统的整体运维工作，举例来说，一旦检测到设备出现异常情况，便会自动触发与之相应的维修流程。
智能运维的优势
提升运维效率方面，智能运维可达成对设备以及系统的实时监控以及自动化管理，借助应用人工智能技术，针对设备开展智能诊断与预测，精准捕捉设备故障与风险，提前施行维修举措，防止事故出现，自动化调度以及优化算法可实现设备远程管理以及运维任务自动化执行，降低人工干预。
提供决策方面的支持：在智能运维平台的帮助之下，企业可收集以及分析数量众多的运维数据，借助数据挖掘以及机器学习技术，深入探寻数据背后所蕴含的规律与价值，为企业给予运维决策支持，比如说，可以预测设备的使用寿命以及维护周期，提前开展维护以及更新工作。
提高业务稳定性可借助实时监控以及智能预测，及时察觉并解决系统与设备出现的故障及风险，以此保障业务可正常运转，自动化运维连同任务调度提升了运维工作的准确度以及稳定性，减少了人为误操作出现的可能性。
应用场景
在工业领域之中，智能运维或者说预测性维护囊括了多个方面，包括设备状态监测、故障诊断、故障预测、维修决策支持以及维修活动等，其核心价值在于降低成本、提升质量以及提高效率。
在电信领域，智能运维对于传统电信系统而言，是可提升其运维效率以及降低运维成本的关键方式，它可以处理云化核心网升级过程中存在的隐患难以被发现，以及静默故障难以确定界限等一系列问题。
在电力领域，于高/低压配电柜以及变压器原有的检测设备之上增添智能监控终端，借助移动互联网接入安易云，达成配电系统智能化安全监控以及运维管理。
北京美信时代公司的监控易一体化运维管理软件
北京美信时代公司所拥有的监控易一体化运维管理软件，堪称一款颇具价值的智能运维工具，此软件可针对各类 IT 设备以及系统展开全方位的监控工作，其中包括服务器、网络设备、数据库等等，该软件拥有实时告警功能，可借助多种方式及时向运维人员发出通知，并且其有的强大数据分析能力，可企业深入知晓 IT 系统的运行状况，提前察觉潜在问题。在当下复杂的 IT 环境里，监控易一体化运维管理软件可切实提高运维效率，保障业务实现稳定运行，是企业智能运维方面的得力帮手。
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