AIOps，顾名思义是将AI赋能于IT运维管理。国际权威咨询机构Gartner在2016年的报告里首次提出AIOps的概念。传统的IT运维工作，大多是借助监控软件查看数据，并依赖运维人员的经验进行根因定位和排障。有了AI的加持后，可以借助AI算法提前发现数据中的异常，并通过数据串联锁定可能...

http://t.ceden.cn/g/?p/330778.html参考

实际落地案例还是比较多，无论是互联网还是金融行业。例如做基于日志的异常检测，基于CPU利用率，系统交易数的系统容量规划，基于调用链的root cause分析等。这倒不是说智能运维容易做，真正要做好需要循序渐进，由易到难。结合智能运维可以做更加智能的自动化，例如智能运维模型预测...

1、从覆盖度看，当前可以覆盖虚拟化、交换机、存储的运维管理能力 虚拟化的管理覆盖从集群到虚拟机以及虚拟磁盘的资源 交换机覆盖zone、别名；交换机端口等信息的管理2、从功能角度看，当前可以覆盖配置自动化以及日常运维相关能力自动化覆盖存储资源（SAN以及NAS）自动化分配能...

devops和AIops自身都是成体系的，被开源社区，国家信息化机构总结了很多遍了，虽然不能说那些就是最终答案，参考价值很大，内容太多，一言难尽。

数据产品本身都自带管理工具，大家现在都开始做dbas，通过统一的数据库管理平台实现数据库的生命周期管理和变更管理，将数据库形成服务能力，对运维人员屏蔽底层多种数据库技术，这是数据库运维的方向。分布式数据库都自带数据库同步工具，自身之间的同步，或者到mysql的同步，比如tidb...

海量监控数据的挖掘利用是需要结合实际运用场景才能实现价值最大化的，这里有一张我们运维大数据平台的整体框架图，最底层是海量运维数据接入层，包括各类指标型、日志型、配置型和流程型数据，第二层是数据采集组件层，通过代理及无代理两种方式进行接入数据的采集，第三层是数据总...

这是有的。首先，每个公有云都有自己的DevOps平台，比如, 阿里云有云效、腾讯云有蓝鲸、Azure有Azure DevOps等等。还有需求非云厂商的DevOps，比如普元、Daoclound、欧电云都有自己的商业方案。其次，DevOps不仅用于开发、测试和运维，这只是CICD部分，项目管理也可以叠加上去，近年...

AI运维和数据库引擎结合这个话题其实已经比较深入产品本身了。当前智能运维和产品本身还是脱离的，只有产品自身采用AI运维技术才可以实现。例如DB2的access plan在最新的11.5版本中就加入了AI功能。用户可以选择采用AI的方式实现查询计划挑选。虽然AI运维平台做不到修改...