AIOps

AI接手“人值班”：运维范式的转折点 在传统企业IT运维体系中，“值班制度”是保持系统运行安全的一种基本保障。从设立7×24小时的值班岗，到高峰时期配备多组工程师进行交替盯盘，企业一直在以人力密度来换取系统稳定性。然而，随着系统架构逐渐云原生化、微服务化以及业务复杂度激增，人工值班的方式正在显露出严重瓶颈——不仅成本高、效率低，更无法满足分钟级乃至秒级的风险…

数据为基：AIOps项目的起点从不是算法，而是数据的可用性与完备性 部署AIOps系统对于许多企业而言，是走向智能化运维的关键一跃。但这个“一跃”并不简单，尤其在起点阶段，数据准备工作常常被低估，却又直接决定了项目能否落地、能落地到什么程度。很多企业一开始聚焦在AIOps平台选型、模型算法评估、自动化能力构建上，却忽视了最基础的问题：企业内部是否具备可供训练…

起点：告警风暴中的IT部门是怎样的 曾经的IT运维部门每天都在处理无数告警信息：凌晨三点，电话被监控系统叫醒，屏幕上滚动着成百上千条红色告警，系统性能波动引发的连锁反应，导致应用崩溃、服务不可用、用户投诉升级，而运维工程师往往只能一边应急响应，一边试图在纷繁复杂的数据中找出那个最早触发异常的根因。这种状态被形象地称为“告警风暴”——数据多、信噪比低、定位难、…

为什么我们需要AIOps：从人工运维的瓶颈说起 在过去十年间，随着数字化基础设施不断扩张，企业的IT系统架构从传统集中式走向分布式、微服务、容器化、混合云、多云共存的形态，复杂性呈指数级上升。每天生成的系统日志、监控数据、链路追踪、用户行为、业务指标等数据量巨大，而这些数据都是保障业务连续性的重要信号。但问题在于：传统人工运维根本无法靠人力手段实时分析、理解…