- AIOps(IT 运营人工智能)利用机器学习来检测异常、关联事件,并在基于规则的监控之外自动进行 IT 事件响应。
- AIOps 平台由 Gartner 于 2016 年提出,它将检测模型与人工智能代理结合在一起,可跨系统推理以实现主动操作。
- 主要用例包括复杂环境中的健康监测、网络优化、网络安全和资源预测。
- AIOps 的成功取决于集中的数据、清晰的事件流程、高质量的输入以及对人工监督的现实期望。
如今,管理 IT 运营意味着要处理比以往更大、更快、更相互关联的环境。传统的监控和基于规则的系统已不足以保持服务稳定。
AIOps 通过将机器学习应用于实时系统信号并使用企业 AI 代理对事件进行更动态的推理来重塑运营。
由于环境变化难以预测,这种转变使团队能够超越静态监控,采取更具适应性的应对措施。
什么是 AIOps?
IT 运营人工智能(AIOps)将机器学习和高级分析技术应用于运营数据,以管理 IT 系统的健康状况和性能,而无需依赖人工干预。
该术语由Gartner 于 2016 年提出,描述了通过从实时系统数据而非静态规则中学习,自动执行关键运营任务(如检测异常、关联事件、查找根本原因和响应事件)的平台。
现代 AIOps 设置更进一步:它们将检测模型与人工智能代理配对,人工智能代理可将相关问题联系起来,并指导跨工具解决问题,从而使运营更加动态,减少被动反应。
关键 AIOps 概念
AIOps 与 MLOps 和 DevOps 有何不同?
随着自动化和数据驱动的工作流程在 IT 和软件实践中越来越常见,AIOps、MLOps 和 DevOps 等术语经常被一起提及。
它们在提高可靠性、可扩展性和响应速度方面有着共同的目标,但在技术生命周期的不同阶段运行。由于三者都涉及使用自动化来管理复杂性,因此很容易混淆它们的作用。
AIOps 如何工作?
AIOps 将机器学习引入日常运营,帮助系统及早发现问题并自动做出响应。
它能发现异常行为,将相关问题联系起来,并在无需他人介入的情况下触发响应。

为了说明这一流程,请设想这样一个场景:一家电子商务公司的结账流程在高峰时段突然变慢。
步骤 1:提取和准备运行数据
为了及早发现结账速度减慢,AIOps 平台从网络服务器、应用程序接口和数据库中摄取实时指标。
它可清理和调整延迟数据、事务错误和系统日志,以建立实时视图,确保检测模型有一致、可靠的信号可供分析。
步骤 2:发现复杂系统中的异常情况
当流量达到峰值时,平台会检测到与所学基线相比的异常结账响应时间。
人工智能代理可在限值被突破之前突出显示这些异常情况,从而及早解决减速问题。
虽然代理只是 AIOpsstack中的一个部分,但本人工智能代理构建指南将解释如何构建代理,以便对信号进行推理并做出决策。
一些平台部署了专门针对云基础设施、网络或数据库等领域训练的垂直人工智能代理,以提高准确性。
步骤 3:跨环境链接事件
该平台将不断上升的结账延迟与同步数据库查询延迟和网络数据包丢失联系起来。
人工智能代理通过对相关信号进行推理,重构整个事件,并识别出速度变慢源于后端压力在系统中的扩散,而不仅仅是孤立的前端问题。
这些功能反映了人工智能代理协调的一种形式,在这种形式中,专业模型相互协作,共同构建事件全貌的整体视图。
一个常见的例子是用户遇到检出错误,其根本原因可追溯到 AWS 实例故障,而不是应用程序本身。
步骤 4:自动响应关键事件
一旦 AIOps 平台确认 AWS 实例故障正在影响结账性能,它就会触发预定义的操作。
这些措施包括自动扩展检出 API 或重新路由数据库流量,在出现全面中断之前帮助稳定平台。
步骤 5:不断学习和调整模型
在将解决方案反馈给系统后,来自整个交换系统的运行反馈会重新训练异常检测模型。
这种反馈还有助于人工智能代理更有效地对事件进行推理,并为更好的自动响应决策提供信息。
这样,AIOps 平台就能更好地发现早期异常,更准确地链接相关事件,并在环境不断演变时触发更有效的自动响应。
AIOps 的主要用例是什么?
随着 AIOps 系统的发展,研究人员正在将传统 IT 系统与大型语言模型LLMs) 相结合,以解决长期存在的操作难题。
2025 年,在 ACM 软件工程研讨会上发表了一篇题为 "赋能 AIOps "的论文,重点介绍了LLMs 如何解释系统日志和事件报告等非结构化数据,同时提高人工智能驱动的见解的可解释性。
对于需要在日益复杂的环境中保持速度和质量的团队来说,这种转变是向采用人工智能系统迈出的重要一步。
这些功能正在扩大 AIOps 的工作范围,特别是在优化、系统健康监控、网络安全和资源分配领域。
监控系统健康状况并检测事故
AIOps 可突出显示不稳定的早期迹象,如应用程序接口性能下降或后端压力,从而在问题升级为中断之前及时发现,以免中断用户和关键服务。
正如开源 AIOps 平台Keep 的联合创始人 Matvey Kukuy 所说、
"当你管理大型企业基础设施时,总会有事情发生,你很可能要处理成千上万的事件。
这样的工作量使得手动跟踪事件变得几乎不可能--AIOps 平台可帮助团队发现最重要的事件。
优化网络性能
虽然监控能突出显示早期预警信号,但 AIOps 还能更进一步,动态优化网络路径,在不断变化的条件下保持速度和可用性。
它有助于平衡各节点的负载,在紧张时期调整网络路由,并优先处理关键应用流量,以尽量减少延迟,避免服务中断。
加强网络安全防御
通过将运行信号和安全信号关联起来,AIOps 可以发现躲避传统监控的隐藏威胁。
它可以帮助团队检测环境内部的横向移动,更快地应对新出现的攻击模式。
预测资源和能力需求
除了管理实时系统健康状况外,AIOps 还能帮助团队规划未来发展。
通过预测何时何地需要容量,可以实现更智能的基础设施扩展和长期资源规划。
如何制定 AIOps 战略?
构建成功的 AIOps 战略,首先要做的不仅仅是部署自动化工具。
团队需要坚实的运营基础、可靠的数据实践,以及对人工智能驱动的运营能做什么、不能做什么的现实预期。
1.集中系统监控和可观测性数据
AIOps 需要对系统进行全面、实时的查看。将日志、指标、跟踪和事件整合到一个可观察层中。
监控覆盖面的差距或零散的工具削弱了模式识别和事件检测能力。加强可观察性可为 AIOps 平台提供提供准确见解所需的信号流。
2.事件管理流程标准化
如果没有明确的升级路径,AIOps 就无法有效地自动执行解决步骤,从而导致更多的混乱和幻觉。
AIOps 可插入现有的事件管理,因此在添加自动化层之前,稳定性和一致性至关重要。
3.建立高质量的业务数据流
AIOps 模型依靠实时、规范化的输入来可靠地识别异常。
团队必须验证摄取质量、规范事件格式并清理冗余或低价值指标,以建立可信的运行数据基础。
4.选择一个初始域进行部署
在整个环境中启动 AIOps 会带来不必要的复杂性,而且无法控制。
从网络监控、云基础设施或应用程序健康等重点业务领域入手。
将目标锁定在一个封闭的区域,可以更快地调整模型,更容易测量早期结果,并在以后进行更平滑的扩展。
5.调整团队对 AIOps 的现实期望
AIOps 可加快检测和分流速度,但对自动化内容的明确预期可确保其支持和增强能力,而不是随意取代人工判断。
正如TIAA 高级总监 Jay Rudrachar 向 Gartner 解释的那样、
"归根结底,我们最大的收益是什么?尽可能减少面向客户的故障和停机时间,做到未雨绸缪"。
有了这种思维模式,团队就可以避免对不能或不需要自动化的事情追求自动化,而是专注于解决真正的痛点,减少对用户的影响。
6.仔细评估 AIOps 解决方案
并非每一种 AIOps 解决方案都适合每一种环境。评估应侧重于可观察性集成、自动化灵活性和实际操作适应性。
虽然有一些 AIOps 认证,但平台知识和架构匹配比正式证书更重要。选择与您的数据架构和系统需求相匹配的解决方案。
5 大 AIOps 平台
选择正确的 AIOps 平台会影响团队应对系统问题的速度以及规划基础设施增长的信心。
我们的目标不仅仅是更快地发出警报,而是在不产生新盲点的情况下,将自动化融入日常运营。
1.呼叫器值班

PagerDuty 是一个 AIOps 平台,专注于实时事件响应、自动化和事件智能。它将监控工具、可观察性平台和待命团队连接起来,以便更快地检测、诊断和响应问题。
它广泛应用于人工智能票单设置中,通过集成的 ITSM 工具(如 Jira 或 ServiceNow),警报自动生成并升级事件票单。
它使用人工智能驱动的事件相关性来减少噪音并显示关键事件。团队可以设置自动工作流程,以丰富警报、触发行动并根据严重程度进行升级。
PagerDuty 支持与Slack、ServiceNow、Jira、Datadog 和 AWS CloudWatch 等工具的集成。其事件协调、自适应学习模型和响应手册可帮助团队积极主动地管理事件。
主要功能
- 实时事件关联和降噪
- 利用运行手册和动态路由实现事件响应自动化
- 基于人工智能的异常检测和警报分组
- 与监控、票务和协作工具集成
定价
- 免费计划:适用于小型团队的基本事件管理
- 专业版:21 美元/用户/月--增加待命调度和警报分组功能
- 业务:41 美元/用户/月 - 包括事件协调和自动化功能
- 企业:为大规模运营和高级合规性定制定价
2.Botpress

Botpress 是一个无代码人工智能代理平台,可帮助团队协调运营工作流、自动进行事件响应并管理跨环境的基础设施事件。
Botpress 代理可在Slack、Jira、GitHub Actions 和 Grafana Cloud 等工具中触发警报、打开票单、升级问题并自动执行解决步骤,所有这些都可通过集成Hub进行访问。
与依赖静态管道的传统监控堆栈不同,该平台可让您使用人工智能代理根据实时系统状况调整操作流,这是现代人工智能工作流自动化环境的核心要求。
它充当基础架构运营的协调层,允许团队直接从聊天环境管理升级、自动决策和控制系统操作。
主要功能
- 代理、应用程序接口和事件工作流的无代码生成器
- 为管道信号和事件触发器提供Webhook 和 API 支持
- 用于动态升级的内存和条件路由
- 跨内部和面向公众的应用程序进行多渠道部署
定价
- 免费计划:每月 0 美元,人工智能使用费为 5 美元
- Plus:89 美元/月 - 增加实时代理路由和流量测试功能
- 团队:495 美元/月 - 用于 SSO、协作和访问控制
- 企业:针对规模和合规性的定制定价
3.Splunk ITSI

Splunk IT Service Intelligence (ITSI) 是一个可观察性和 AIOps 平台,可监控系统健康状况、关联事件并预测复杂 IT 环境中的故障。
这些功能对于电信场景中的人工智能尤为重要,在这些场景中,实时信号相关性对于维持大型网络的正常运行时间至关重要。
它使用机器学习驱动的分析方法来检测异常、跟踪服务依赖性,并根据业务影响确定事件的优先级。ITSI 将指标、日志和跟踪整合到统一视图中,使团队能够全面了解系统性能。
ITSI 的预测分析有助于预测服务质量下降,而其事件关联引擎则可减少警报噪音并发现可操作的事件。
主要功能
- 跨指标、日志和跟踪的统一监控
- 服务依赖性映射和健康评分
- 用于早期故障检测的预测分析技术
- 通过事件关联和聚类减少噪音
定价
- 根据数据摄取量和用户需求定制定价
- 通常作为 Splunk Cloud 或 Splunk Enterprise 部署的一部分出售
4.IBM 云包

IBM Cloud Pak for AIOps 是 IBM 开发的模块化人工智能驱动 IT 运营平台。它旨在帮助运营团队检测、诊断和解决混合云和多云环境中的事件。
它基于开放标准构建,是 IBM Cloud Pak 套件的一部分,利用可解释的人工智能和基于策略的自动化来减少警报疲劳、发现根本原因并改善系统正常运行时间。
该平台对相关警报进行分组,实时检测异常情况,并使用运行手册和集成策略指导解决问题。
它可与 ServiceNow、IBM Db2 和 Netcool/Impact 等工具连接,非常适合希望在不放弃现有投资的情况下实现运营stack 现代化的团队。
主要功能
- 智能警报关联和根本原因检测
- 实时异常检测和噪音抑制
- 有条件执行的政策驱动型工作流
- 与 ITSM 平台、可观察性工具和 IBM 系统集成
定价
- 根据部署规模定制定价
5.伊格尼奥

Digitate 的 Ignio 是一个 AIOps 平台,结合了人工智能、自动化和分析技术,用于检测、诊断和修复 IT 运营问题。它通过学习系统行为和主动管理事件,专注于自主运营。
Ignio 的优势在于其蓝图驱动的模型,这些模型可以映射系统、预测故障并触发自我修复行动,而无需等待人工干预。
它支持与 ServiceNow、AWS、Azure 和 SAP 环境等企业 IT 系统集成。
通过将预测分析与自动化相结合,Ignio 可帮助团队减少停机时间、优化资源使用和扩展运营,而不会增加开销。
主要功能
- 通过学习系统模式实现自愈式事件响应
- 动态依赖性映射和预测分析
- 日常操作任务自动化
- 与云计算、企业资源规划和服务管理平台集成
定价:未公开
立即部署 AIOps 工作流程
Botpress 可让团队大规模处理操作信号,围绕系统事件设置动态规则,并在不重建静态工作流程的情况下调整响应。
代理实时记录对话、解决方案和升级,帮助团队在新事件出现时完善运营管道。
通过与 Jira、GitHub Actions、AWS 和 Grafana Cloud 的集成,Botpress 可以直接在事件工作流中触发更新、升级任务和提取指标。
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常见问题
如何确定我的组织是否为 AIOps 做好了准备?
如果您的团队被警报淹没,忙于使用各自为政的监控工具,对问题作出反应而不是预测,那么您已经准备好了。如果您已经拥有可靠的可观察性和干净的运行数据,那么这将大有裨益。
关于 AIOps 的常见误解有哪些?
很多人认为自动化信息管理系统可以取代人工,其实不然。它更像是一个智能助手,能过滤噪音、发现模式并帮助您更快地做出反应。
AIOps 能否在空中封闭或离线环境中运行?
可以,但有一些限制。您需要内部部署的 AIOps 工具,但它无法访问实时云更新或外部情报馈送。
AIOps 平台中的人工智能代理所做的决定归谁所有?
归根结底,运营团队才是关键。人工智能代理通过洞察力和自动化提供支持,但运营团队负责定义规则和验证操作。
如何确保人工智能驱动的运营决策具有可解释性?
好的 AIOps 平台包括日志、因果图或纯语言摘要,可以解释触发原因,这样你就不会猜测人工智能为什么会这样做。