自動化分析
利用機器學習和人工智慧技術，對大量的數據進行分析和模式識別，從而自動發現和解決潛在的問題。
AIOps and IT Automation
智能維運與資訊自動化
AIOps 智慧維運服務，能讓企業IT 環境自動化，並且更容易管理。打造雲端時代跨越各類 IT 領域的一站式自動化智能維運平台。
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Gartner定義的AIOps是指「人工智慧運營（Artificial Intelligence for IT Operations）」。AIOps是一種將人工智慧和機器學習應用於IT運營領域的方法和技術。它結合了大數據分析、機器學習、自動化和智慧化的技術，旨在改進和增強IT運營的效率和可靠性。
AIOps/Artificial Intelligence for IT Operations
人工智慧運營
AIOps需要能夠整合多源數據，從多個來源（如監控系統、日誌文件、性能指標等）收集和整合數據，以獲取全面的IT運營視圖，主要特點包括：。
即時監控和警報
提供實時的監控和警報功能，能夠即時檢測和回應異常情況，以減少故障時間和提高系統可靠性。
預測性分析
利用歷史數據和機器學習算法進行預測性分析，能夠提前預測潛在的故障和性能問題，以支持有效的容量規劃和資源分配。
智能自動化
能夠自動執行一些常見的運營任務，如自動故障排除、自動根因分析和自動修復，以節省人力和時間成本。
找到準確的根本原因
並事先消除警報風暴
在幾毫秒內持續評估數十億個依賴項，自動識別問題並執行自動根本原因分析，準確識別與單個根本原因相關的所有問題。
與傳統的機器學習方法不同，沒有猜測或耗時的模型訓練。確定根本原因後，您可以在問題影響客戶體驗之前解決問題，並有更多時間進行創新。
從進階的可觀測數據中
提供人工智慧建議解答
高階的可觀察性將上下關聯資訊與人工智慧和自動化相結合。通過使者體驗和拓撲信息擴展了可觀察性的三大支柱（指標、日誌和跟踪），可以了解觀察到的數據的完整上下文並提供精確的答案。開放 API 可以輕鬆集成來自 CI/CD 管道、雲端平台和服務管理工具的外部數據源，以實現更廣泛的 AI 處理。
