- AIOps (Kecerdasan Buatan untuk Operasi IT) menggunakan pembelajaran mesin untuk mengesan anomali, mengaitkan peristiwa dan mengautomasikan tindak balas insiden IT melangkaui pemantauan berasaskan peraturan.
- Dicipta oleh Gartner pada 2016, platform AIOps menggabungkan model pengesanan dengan ejen AI yang membuat alasan merentas sistem untuk operasi proaktif.
- Kes penggunaan utama termasuk pemantauan kesihatan, pengoptimuman rangkaian, keselamatan siber dan ramalan sumber dalam persekitaran yang kompleks.
- Kejayaan dengan AIOps bergantung pada data terpusat, proses kejadian yang jelas, input berkualiti dan jangkaan realistik tentang pengawasan manusia.
Mengurus operasi IT hari ini bermakna berurusan dengan persekitaran yang lebih besar, lebih pantas dan lebih saling berkaitan berbanding sebelum ini. Pemantauan tradisional dan sistem berasaskan peraturan tidak lagi mencukupi untuk memastikan perkhidmatan stabil.
AIOps sedang membentuk semula operasi dengan menggunakan pembelajaran mesin untuk menghidupkan isyarat sistem dan menggunakan ejen AI perusahaan untuk membuat alasan secara lebih dinamik merentas insiden.
Apabila persekitaran berubah tanpa diduga, anjakan ini membolehkan pasukan bergerak melangkaui pemantauan statik ke arah tindak balas yang lebih adaptif.
Apakah AIOps?
Kecerdasan Buatan untuk Operasi IT (AIOps) menggunakan pembelajaran mesin dan analisis lanjutan pada data operasi untuk mengurus kesihatan dan prestasi sistem IT tanpa bergantung pada campur tangan manual.
Dicipta oleh Gartner pada 2016 , istilah ini menerangkan platform yang mengautomasikan tugas ops utama — seperti mengesan anomali, mengaitkan peristiwa, mencari punca dan bertindak balas terhadap insiden — dengan belajar daripada data sistem masa nyata dan bukannya peraturan statik.
Persediaan AIOps moden pergi lebih jauh: mereka menggandingkan model pengesanan dengan ejen AI yang memautkan isu berkaitan dan membimbing penyelesaian merentas alatan, menjadikan operasi lebih dinamik dan kurang reaktif.
Konsep AIOps Utama
Bagaimanakah AIOps berbeza daripada MLOps dan DevOps?
Memandangkan automasi dan aliran kerja terdorong data telah menjadi lebih biasa dalam IT dan amalan perisian, istilah seperti AIOps, MLOps dan DevOps sering disebut bersama.
Mereka berkongsi matlamat yang sama sekitar meningkatkan kebolehpercayaan, skalabiliti dan responsif, tetapi mereka beroperasi di bahagian yang berbeza dalam kitaran hayat teknologi. Oleh kerana ketiga-tiganya melibatkan penggunaan automasi untuk mengurus kerumitan, adalah mudah untuk mengelirukan peranan mereka.
Bagaimana AIOps Berfungsi?
AIOps membawa pembelajaran mesin ke dalam operasi harian dengan membantu sistem mengesan masalah lebih awal dan bertindak balas secara automatik.
Ia mencari gelagat luar biasa, menghubungkan isu berkaitan dan mencetuskan respons tanpa memerlukan seseorang untuk campur tangan.

Untuk menggambarkan aliran ini, bayangkan senario di mana proses pembayaran syarikat e-dagang tiba-tiba menjadi perlahan pada waktu puncak.
Langkah 1: Menarik dan menyediakan data operasi
Untuk mengetahui kelembapan pembayaran lebih awal, platform AIOps menggunakan metrik langsung daripada pelayan web, API dan pangkalan data.
Ia membersihkan dan menjajarkan data kependaman, ralat transaksi dan log sistem untuk membina paparan masa nyata, memastikan model pengesanan mempunyai isyarat yang konsisten dan boleh dipercayai untuk dianalisis.
Langkah 2: Mengesan anomali dalam sistem yang kompleks
Apabila trafik memuncak, platform mengesan masa tindak balas daftar keluar yang tidak normal berbanding garis dasar yang dipelajari.
Ejen AI menyerlahkan anomali ini sebelum had dilanggar, membolehkan kelembapan ditangani lebih awal.
Manakala ejen hanyalah sebahagian daripada AIOps stack , panduan untuk membina ejen AI ini menerangkan cara mereka distrukturkan untuk menaakul merentas isyarat dan membuat keputusan.
Sesetengah platform menggunakan ejen AI menegak yang dilatih khusus untuk domain seperti infrastruktur awan, rangkaian atau pangkalan data untuk meningkatkan ketepatan.
Langkah 3: Menghubungkan insiden merentas persekitaran
Platform ini mengaitkan kependaman pembayaran yang meningkat dengan kelewatan pertanyaan pangkalan data serentak dan kehilangan paket rangkaian.
Ejen AI membantu dengan membuat pertimbangan merentas isyarat yang berkaitan, membina semula kejadian penuh dan mengenal pasti bahawa kelembapan berpunca daripada tekanan bahagian belakang yang merebak ke seluruh sistem, bukan hanya isu bahagian hadapan yang terpencil.
Keupayaan ini mencerminkan satu bentuk orkestrasi ejen AI , di mana model khusus bekerjasama untuk membina pandangan holistik tentang landskap kejadian.
Contoh biasa ialah pengguna yang menghadapi ralat pembayaran, di mana punca puncanya kembali kepada kegagalan contoh AWS dan bukannya aplikasi itu sendiri.
Langkah 4: Membalas secara automatik kepada peristiwa kritikal
Setelah platform AIOps mengesahkan bahawa kegagalan contoh AWS menjejaskan prestasi pembayaran, ia mencetuskan tindakan yang dipratentukan.
Ini boleh termasuk API daftar keluar penskalaan automatik atau penghalaan semula trafik pangkalan data, membantu menstabilkan platform sebelum gangguan sepenuhnya berkembang.
Langkah 5: Pembelajaran dan penalaan model berterusan
Selepas resolusi dikomunikasikan kembali kepada sistem, maklum balas operasi daripada keseluruhan pertukaran melatih semula model pengesanan anomali.
Maklum balas ini juga membantu ejen AI membuat alasan merentas insiden dengan lebih berkesan dan memaklumkan keputusan tindak balas automatik yang lebih baik.
Ini membolehkan platform AIOps mengesan anomali awal dengan lebih baik, memautkan peristiwa berkaitan dengan lebih tepat dan mencetuskan respons automatik yang lebih berkesan apabila persekitaran terus berkembang.
Apakah kes penggunaan teratas untuk AIOps?
Apabila sistem AIOps berkembang, penyelidik menggabungkan sistem IT tradisional dengan model bahasa yang besar ( LLMs ) untuk menangani cabaran operasi yang telah lama wujud.
Kertas kerja 2025, bertajuk " Memperkasa AIOps ," yang dibentangkan di Simposium ACM mengenai Kejuruteraan Perisian, menyerlahkan bagaimana LLMs boleh mentafsir data tidak berstruktur seperti log sistem dan laporan insiden, di samping meningkatkan kebolehjelasan cerapan dipacu AI.
Peralihan ini merupakan langkah utama ke arah mengguna pakai sistem AI — dan ia menjadi penting bagi pasukan yang perlu mengekalkan kelajuan dan kualiti merentas persekitaran yang semakin kompleks.
Keupayaan ini memperluaskan skop perkara yang boleh dilakukan oleh AIOps, khususnya dalam bidang pengoptimuman, pemantauan kesihatan sistem, keselamatan siber dan peruntukan sumber.
Memantau kesihatan sistem dan mengesan insiden
AIOps menyerlahkan tanda-tanda awal ketidakstabilan, seperti prestasi API yang merosot atau ketegangan bahagian belakang, membolehkan isu-isu ditangkap sebelum ia meningkat kepada gangguan yang akan mengganggu pengguna dan perkhidmatan kritikal.
Seperti yang dikatakan oleh Matvey Kukuy, pengasas bersama Keep , platform AIOps sumber terbuka,
"Apabila anda menguruskan infrastruktur perusahaan yang besar, di mana sesuatu sentiasa berlaku, anda mungkin berurusan dengan beribu-ribu acara."
Jumlah ini menjadikannya hampir mustahil untuk menjejaki insiden secara manual — platform AIOps membantu pasukan memaparkan perkara yang paling penting.
Mengoptimumkan prestasi rangkaian
Walaupun pemantauan menyerlahkan tanda amaran awal, AIOps melangkah lebih jauh dengan mengoptimumkan laluan rangkaian secara dinamik untuk mengekalkan kelajuan dan ketersediaan dalam keadaan peralihan.
Ia membantu mengimbangi beban merentas nod, melaraskan laluan rangkaian semasa tempoh ketegangan, dan mengutamakan trafik aplikasi kritikal untuk meminimumkan kependaman dan mengelakkan gangguan perkhidmatan.
Memperkukuh pertahanan keselamatan siber
Dengan mengaitkan isyarat operasi dan keselamatan, AIOps mendedahkan ancaman tersembunyi yang mengelak pemantauan tradisional.
Ia membantu pasukan mengesan pergerakan sisi dalam persekitaran dan bertindak balas dengan lebih pantas kepada corak serangan yang muncul.
Meramalkan keperluan sumber dan kapasiti
Selain mengurus kesihatan sistem secara langsung, AIOps membantu pasukan merancang untuk pertumbuhan masa depan.
Dengan meramalkan bila dan di mana kapasiti diperlukan, ia membolehkan penskalaan infrastruktur yang lebih bijak dan perancangan sumber jangka panjang.
Bagaimanakah anda perlu membina strategi AIOps?
Membina strategi AIOps yang berjaya bermula dengan lebih daripada sekadar menggunakan alat automasi.
Pasukan memerlukan asas operasi yang kukuh, amalan data yang boleh dipercayai dan jangkaan realistik tentang perkara yang boleh dan tidak boleh dilakukan oleh operasi dipacu AI.
1. Memusatkan data pemantauan dan pemerhatian sistem
AIOps memerlukan paparan masa nyata yang lengkap bagi sistem anda. Satukan log, metrik, surih dan peristiwa ke dalam satu lapisan boleh diperhatikan.
Jurang dalam liputan pemantauan atau perkakas yang berpecah melemahkan pengecaman corak dan pengesanan insiden. Memperkukuh kebolehmerhatian memberikan platform AIOps aliran isyarat yang diperlukan untuk menyampaikan cerapan yang tepat.
2. Seragamkan proses pengurusan insiden
Tanpa laluan peningkatan yang jelas, AIOps tidak dapat mengautomasikan langkah penyelesaian dengan berkesan, membawa kepada lebih kekeliruan dan halusinasi.
AIOps dimasukkan ke dalam pengurusan insiden sedia ada, jadi kestabilan dan konsistensi adalah penting sebelum lapisan automasi ditambahkan.
3. Bina aliran data operasi berkualiti tinggi
Model AIOps bergantung pada masa nyata, input ternormal untuk mengenali anomali dengan pasti.
Pasukan mesti mengesahkan kualiti pengingesan, menyeragamkan format acara dan membersihkan metrik berlebihan atau bernilai rendah untuk membina asas data operasi yang dipercayai.
4. Pilih domain awal untuk penempatan
Melancarkan AIOps merentasi keseluruhan persekitaran mewujudkan kerumitan yang tidak perlu tanpa kawalan.
Mulakan dalam domain operasi terfokus seperti pemantauan rangkaian, infrastruktur awan atau kesihatan aplikasi.
Menyasarkan kawasan yang terkandung membolehkan penalaan model yang lebih pantas, pengukuran hasil awal yang lebih mudah dan penskalaan yang lebih lancar kemudian.
5. Selaraskan pasukan pada jangkaan AIOps yang realistik
AIOps mempercepatkan pengesanan dan triage, tetapi jangkaan yang jelas untuk perkara yang harus diautomasikan memastikan ia menyokong dan memperkasakan daripada menggantikan pertimbangan manusia secara sembarangan.
Seperti yang dijelaskan oleh Jay Rudrachar, Pengarah Kanan di TIAA , kepada Gartner,
"Akhirnya, apakah faedah terbesar kami? Untuk mengurangkan gangguan dan masa henti yang dihadapi pelanggan sebanyak mungkin dan bersikap proaktif."
Dengan pemikiran itu, pasukan boleh mengelak daripada mengejar automasi untuk perkara yang tidak boleh atau tidak perlu diautomatikkan, dan sebaliknya menumpukan pada menyelesaikan masalah kesakitan sebenar yang mengurangkan impak kepada pengguna.
6. Nilai penyelesaian AIOps dengan teliti
Tidak setiap penyelesaian AIOps sesuai dengan setiap persekitaran secara sama rata. Penilaian harus menumpukan pada penyepaduan kebolehmerhatian, fleksibiliti automasi, dan kebolehsuaian operasi dunia sebenar.
Walaupun beberapa pensijilan AIOps wujud, pengetahuan platform dan kesesuaian seni bina adalah lebih penting daripada kelayakan rasmi. Pilih penyelesaian yang selaras dengan seni bina data dan keperluan sistem anda.
5 Platform AIOps Teratas
Memilih platform AIOps yang betul membentuk seberapa pantas pasukan boleh bertindak balas terhadap isu sistem dan sejauh mana yakin mereka boleh merancang pertumbuhan infrastruktur.
Matlamatnya bukan sahaja memberi amaran dengan lebih pantas, tetapi membina automasi ke dalam operasi harian tanpa mewujudkan titik buta baharu.
1. PagerDuty

PagerDuty ialah platform AIOps yang memfokuskan pada tindak balas insiden masa nyata, automasi dan risikan peristiwa. Ia menghubungkan alat pemantauan, platform kebolehmerhatian dan pasukan atas panggilan untuk mengesan, mendiagnosis dan bertindak balas terhadap isu dengan lebih pantas.
Ia digunakan secara meluas dalam persediaan tiket AI , di mana makluman secara automatik menjana dan meningkatkan tiket insiden melalui alatan ITSM bersepadu seperti Jira atau ServiceNow.
Ia menggunakan korelasi peristiwa dipacu AI untuk mengurangkan bunyi bising dan kejadian kritikal permukaan. Pasukan boleh menyediakan aliran kerja automatik untuk memperkaya makluman, mencetuskan tindakan dan meningkat berdasarkan keterukan.
PagerDuty menyokong integrasi dengan alat seperti Slack , ServiceNow, Jira, Datadog dan AWS CloudWatch. Orkestrasi acara, model pembelajaran adaptif dan buku permainan respons membantu pasukan mengurus insiden secara proaktif.
Ciri-ciri Utama:
- Korelasi peristiwa masa nyata dan pengurangan hingar
- Automasi tindak balas insiden dengan buku panduan dan penghalaan dinamik
- Pengesanan anomali berasaskan AI dan pengelompokan amaran
- Integrasi dengan alat pemantauan, tiket dan kerjasama
harga:
- Pelan Percuma: Pengurusan insiden asas untuk pasukan kecil
- Profesional: $21/pengguna/bulan — menambah penjadualan atas panggilan dan kumpulan amaran
- Perniagaan: $41/pengguna/bulan — termasuk orkestrasi acara dan ciri automasi
- Perusahaan: Penetapan harga tersuai untuk operasi berskala besar dan pematuhan lanjutan
2. Botpress

Botpress ialah platform ejen AI tanpa kod yang membantu pasukan mengatur aliran kerja operasi, mengautomasikan respons insiden dan mengurus acara infrastruktur merentas persekitaran.
Dibina untuk menyatukan isyarat sistem masa nyata, Botpress ejen boleh mencetuskan makluman, membuka tiket, meningkatkan isu dan mengautomasikan langkah penyelesaian merentas alatan seperti Slack , Jira, GitHub Actions dan Grafana Cloud — semuanya boleh diakses melalui Hub Integrasi .
Tidak seperti tindanan pemantauan tradisional yang bergantung pada saluran paip statik, platform ini membolehkan anda menggunakan ejen AI untuk melaraskan aliran operasi berdasarkan keadaan sistem langsung, keperluan teras dalam persekitaran automasi aliran kerja AI moden.
Ia bertindak sebagai lapisan orkestrasi untuk operasi infrastruktur, membolehkan pasukan mengurus peningkatan, mengautomasikan keputusan dan mengawal tindakan sistem secara langsung daripada persekitaran sembang.
Ciri-ciri Utama:
- Pembina tanpa kod untuk ejen, API dan aliran kerja acara
- Webhook dan sokongan API untuk isyarat saluran paip dan pencetus insiden
- Penghalaan memori dan bersyarat untuk peningkatan dinamik
- Arahan berbilang saluran merentas apl dalaman dan awam
harga:
- Pelan Percuma: $0/bulan dengan $5 dalam penggunaan AI
- Plus : $89/bulan — menambah penghalaan ejen langsung dan ujian aliran
- Pasukan: $495/bulan — untuk SSO, kerjasama dan kawalan akses
- Perusahaan: Harga tersuai untuk skala dan pematuhan
3. Splunk ITSI

Splunk IT Service Intelligence (ITSI) ialah platform pemerhatian dan AIOps yang memantau kesihatan sistem, mengaitkan peristiwa dan meramalkan gangguan merentas persekitaran IT yang kompleks.
Keupayaan ini amat berharga dalam AI dalam senario telekomunikasi, di mana korelasi isyarat masa nyata adalah penting untuk mengekalkan masa beroperasi merentas rangkaian besar.
Ia menggunakan analitik terdorong pembelajaran mesin untuk mengesan anomali, menjejaki kebergantungan perkhidmatan dan mengutamakan insiden berdasarkan kesan perniagaan. ITSI menyatukan metrik, log dan jejak ke dalam pandangan bersatu untuk memberi pasukan keterlihatan penuh ke dalam prestasi sistem.
Analitis ramalan ITSI membantu menjangka kemerosotan perkhidmatan, manakala enjin korelasi peristiwanya mengurangkan hingar amaran dan menimbulkan insiden yang boleh diambil tindakan.
Ciri-ciri Utama:
- Pemantauan bersatu merentas metrik, log dan jejak
- Pemetaan pergantungan perkhidmatan dan pemarkahan kesihatan
- Analitik ramalan untuk pengesanan gangguan awal
- Pengurangan hingar melalui korelasi peristiwa dan pengelompokan
harga:
- Harga tersuai berdasarkan volum pengingesan data dan keperluan pengguna
- Biasanya dijual sebagai sebahagian daripada penyebaran Splunk Cloud atau Splunk Enterprise
4. IBM Cloud Pak

IBM Cloud Pak untuk AIOps ialah platform operasi IT dipacu AI modular yang dibangunkan oleh IBM. Ia direka untuk membantu pasukan operasi mengesan, mendiagnosis dan menyelesaikan insiden merentas persekitaran hibrid dan awan berbilang.
Dibina pada piawaian terbuka dan sebahagian daripada suite Cloud Pak IBM, ia memanfaatkan AI yang boleh dijelaskan dan automasi berasaskan dasar untuk mengurangkan keletihan amaran, punca permukaan dan memperbaik masa operasi sistem.
Platform mengumpulkan makluman berkaitan, mengesan anomali dalam masa nyata dan membimbing penyelesaian menggunakan buku jalanan dan dasar penyepaduan.
Ia bersambung dengan alatan seperti ServiceNow, IBM Db2 dan Netcool/Impact, menjadikannya ideal untuk pasukan yang ingin memodenkan operasi mereka stack tanpa meninggalkan pelaburan sedia ada.
Ciri-ciri Utama:
- Korelasi amaran pintar dan pengesanan punca punca
- Pengesanan anomali masa nyata dan penindasan bunyi
- Aliran kerja didorong dasar dengan pelaksanaan bersyarat
- Penyepaduan dengan platform ITSM, alat pemerhatian dan sistem IBM
harga:
- Harga tersuai berdasarkan saiz penggunaan
5. Ignito

Ignio by Digitate ialah platform AIOps yang menggabungkan AI, automasi dan analitik untuk mengesan, mendiagnosis dan menyelesaikan isu operasi IT. Ia memberi tumpuan kepada operasi autonomi dengan mempelajari tingkah laku sistem dan mengurus insiden secara proaktif.
Kekuatan Ignio terletak pada model terdorong pelan tindakannya yang memetakan sistem, meramalkan kegagalan dan mencetuskan tindakan penyembuhan diri tanpa menunggu campur tangan manual.
Ia menyokong penyepaduan dengan sistem IT perusahaan seperti persekitaran ServiceNow, AWS, Azure dan SAP.
Dengan menggabungkan analitik ramalan dengan automasi, Ignio membantu pasukan mengurangkan masa henti, mengoptimumkan penggunaan sumber dan skala operasi tanpa menambah overhed.
Ciri-ciri Utama:
- Tindak balas insiden penyembuhan diri melalui corak sistem yang dipelajari
- Pemetaan pergantungan dinamik dan analitik ramalan
- Automasi tugas operasi rutin
- Penyepaduan dengan awan, ERP dan platform pengurusan perkhidmatan
Harga: Tidak tersedia untuk umum
Gunakan Aliran Kerja AIOps Hari Ini
Botpress membolehkan pasukan memproses isyarat operasi pada skala, menetapkan peraturan dinamik sekitar peristiwa sistem dan melaraskan respons tanpa membina semula aliran kerja statik.
Ejen merekodkan perbualan, resolusi dan peningkatan dalam masa nyata, membantu pasukan memperhalusi saluran paip operasi apabila insiden baharu muncul.
Integrasi dengan Jira, GitHub Tindakan, AWS dan Grafana Cloud membenarkan Botpress untuk mencetuskan kemas kini, meningkatkan tugasan dan menarik metrik terus ke dalam aliran kerja insiden.
Mula membina hari ini – ia percuma.
Soalan yang kerap ditanya
Bagaimanakah saya boleh menentukan sama ada organisasi saya bersedia untuk AIOps?
Jika pasukan anda tenggelam dalam makluman, menyulap alat pemantauan yang diam dan bertindak balas terhadap masalah dan bukannya meramalkannya, anda sudah bersedia. Ia membantu jika anda sudah mempunyai kebolehmerhatian yang kukuh dan data operasi yang bersih juga.
Apakah salah tanggapan biasa tentang AIOps?
Ramai orang berfikir AIOps menggantikan manusia tetapi tidak. Ia lebih seperti pembantu pintar yang menapis bunyi, mengesan corak dan membantu anda bertindak balas dengan lebih pantas.
Bolehkah AIOps berfungsi dalam persekitaran bergap udara atau luar talian?
Ia boleh, tetapi dengan beberapa batasan. Anda memerlukan alatan AIOps di premis walaupun ia tidak akan mempunyai akses kepada kemas kini awan masa nyata atau suapan perisikan luaran.
Siapa yang memiliki keputusan yang dibuat oleh ejen AI dalam platform AIOps?
Akhirnya, pasukan operasi melakukannya. Ejen AI memberikan sokongan melalui cerapan dan automasi, tetapi pasukan operasi menentukan peraturan dan mengesahkan tindakan.
Bagaimanakah kebolehjelasan dipastikan dalam keputusan operasi dipacu AI?
Platform AIOps yang baik termasuk log, graf sebab akibat atau ringkasan bahasa biasa yang menerangkan sebab sesuatu dicetuskan supaya anda tidak dibiarkan meneka mengapa AI melakukan perkara itu.