IT基础设施越来越依赖于复杂的部署、多云架构和海量数据。传统上，企业会更多的工程师、开发人员和管理人员来应对不断增加的需求，但是显然这不是一个真正的解决方案。正是因为如此，现在IT行业转向智能运维AIOps来帮助团队应对这些问题。
智能运维AIOps的发展历程：
研究公司Gartner于2016年首次创造了AIOps一词。Gartner将“人工智能”和“IT运营”这两个词结合在一起，为IT行业的发展注入了新的力量，并将AIOps定义为AI在IT运营中的应用。
AIOps使用机器学习和大数据来协助IT运营。从这个意义上说，这种做法几乎肯定早于Gartner对该术语的定义——处于人工智能研究前沿的公司多年来可能一直在应用算法流程来协助内部运营。
曾经在该领域很少见的东西正在迅速成为现代IT环境中的必需品。在整个行业向容器和微服务的转变中，系统的组件数量成倍增加。在复杂的IT领域工作的开发人员越来越迫切地需要AI工具的帮助。
在充斥着人工智能软件的市场中，随着企业寻求营销其机器学习工具的方法，可能很容易将AIOps视为另一种转瞬即逝的趋势。然而，大数据和大规模软件带来的安全挑战是切实存在的。如果没有某种形式的AIOps，IT组织肯定会发现许多阻碍发展的问题。
智能运维AIOps的未来：
在AIOps中，简单的自动化和真正的人工智能之间的界限很模糊。许多IT流程可以实现自动化，例如，系统升级可以按照预先设定的时间自动完成，而不是使用电子表格手动完成。然而，这种自动化并不是真正的人工智能。它只是一个软件，相当于一个工厂里的机器人，每15秒转动一次杠杆。
相比之下，基于人工智能的系统会自行调整和响应——这就是人工智能的魔力。一旦人类对算法进行了编程，人工智能系统的自学能力将为简单的自动化提供一个巨大的飞跃。
因此，希望AIOps能够利用越来越多的人工智能，以指数级方式扩展来为IT系统提供的支持。拥有一个经过优化的AIOps系统将微企业提供巨大的竞争优势。
原文：https://www.aiops.com/blog/practice/275.html