冷迪，陈瑞，李英，王旭勇

（深圳供电局有限公司，广东 深圳 518000）

0 引言

5G、AI、大数据等新技术的发展与叠加，让联接变得无处不在，网络中的新设备数量雨中泪也不断增加，大大增加了网络的复杂性。飞速发展的科学技术推动投资消费的快速增长，也驱动各行各业的数字化转型升级，随之而来的是网络与业务的高复杂化与高质量的挑战。摆脱传统信息中心的运维模式，实现运营智能化备受关注，AIOps不断趋于成熟为这一实现提供了方便[1]。

1 什么是AIOps

AIOps源自2016年著名IT研究机构Gartner词库中的Algorithmic IT Operations，即基于算法的运维方式。现在国内对AIOps的理解一般遵照清华大学裴丹教授的解释，AIOps即Artificial Intelligence for IT Operations将人工智能应用于运维领域，基于已有的运维数据（日志、监控信息、应用信息等），通过机器学习的方式来进一步解决自动化运维没办法解决的问题。AIOps 不依赖于人为指定规则，主张由机器学习算法自动地从海量运维数据中不断地学习，不断地提炼并总结规则。再通俗一些来说，AIOps就是AI+OPS，也就是人工智能运维或者智慧运维或者智能运维。AIOps本身实际上也是一种多层技术平台，它通过数据分析和机器学习方法从形式多样的IT运营工具和设备中收集的大数据中进行学习，自动实时确定并反应处理问题，实现IT运营的智能化，解放运维人员的双手。

AIOps的一切是为了通过模仿人类思维，但超过人类思维速度，去解决大规模的数据分析问题，它的关键在于其算法的智慧程度，一个AIOps工具或者部署是否优秀取决于其在用的人工智能算法是否先进。……