AIOps：避免常見 IT 運維自動化陷阱

現今管理 IT 營運，必須面對比以往更大、更快且更緊密連結的環境。傳統的監控與規則式系統已無法維持服務穩定。

AIOps 透過機器學習分析即時系統訊號，並運用 企業級 AI 智能代理，讓事件處理更加靈活。

隨著環境變化越來越難以預測，這種轉變讓團隊能從靜態監控邁向更具適應性的回應。

什麼是 AIOps？

AIOps（人工智慧 IT 營運）運用機器學習與進階分析，處理營運資料，協助管理 IT 系統的健康與效能，無需仰賴人工介入。

這個詞由 Gartner 於 2016 年提出，用來描述能自動化關鍵營運任務的平台——例如偵測異常、關聯事件、找出根本原因並回應事件——這些平台是根據即時系統資料學習，而非依賴靜態規則。

現代 AIOps 更進一步：它結合偵測模型與 AI 智能代理，能串聯相關問題並協助跨工具處理事件，讓營運更具彈性、降低被動反應。

AIOps 主要概念

AIOps 與 MLOps、DevOps 有何不同？

隨著自動化與數據導向流程在 IT 與軟體領域普及，AIOps、MLOps 和 DevOps 這些詞經常一起被提及。

它們都致力於提升可靠性、可擴展性與回應速度，但各自聚焦於技術生命週期的不同階段。由於三者都運用自動化來管理複雜性，因此容易混淆其角色。

AIOps 如何運作？

AIOps 將機器學習導入日常營運，協助系統及早發現問題並自動回應。

它會尋找異常行為、串聯相關問題，並在無需人工介入下觸發回應。

舉例來說，假設某電商公司的結帳流程在尖峰時段突然變慢。

步驟一：擷取並整理營運資料

為了及早發現結帳變慢，AIOps 平台會擷取來自網頁伺服器、API 與資料庫的即時指標。

它會清理並對齊延遲資料、交易錯誤與系統日誌，建立即時全貌，確保偵測模型能分析一致且可靠的訊號。

步驟二：在複雜系統中偵測異常

當流量達到高峰時，平台會偵測到結帳回應時間異常，與學習到的基準值相比出現偏差。

AI 智能代理會在超出限制前標示這些異常，讓問題能及早處理。

雖然智能代理只是 AIOps 架構的一部分，這份 AI 智能代理建構指南說明了它們如何設計來跨訊號推理並做出決策。

有些平台會部署專為雲端基礎架構、網路或資料庫等領域訓練的 垂直 AI 智能代理，以提升準確性。

步驟三：跨環境串聯事件

平台會將結帳延遲上升與資料庫查詢延遲、網路封包遺失等同時發生的事件關聯起來。

AI 智能代理協助跨訊號推理，重建完整事件，並找出問題根源來自後端壓力蔓延，而非單一前端問題。

這些功能展現了 AI 智能代理協作的應用，專業模型協同合作，建立事件全貌。

常見例子如使用者遇到結帳錯誤，根本原因其實是 AWS 執行個體故障，而非應用程式本身。

步驟四：自動回應關鍵事件

當 AIOps 平台確認 AWS 執行個體故障影響結帳效能時，會自動觸發預設動作。

這些動作可能包括自動擴展結帳 API 或重新導向資料庫流量，協助平台在全面故障發生前先行穩定。

步驟五：持續模型學習與調整

事件處理結果回饋給系統後，整個過程的營運回饋會重新訓練異常偵測模型。

這些回饋也幫助 AI 智能代理更有效地跨事件推理，並優化自動回應決策。

如此一來，AIOps 平台能更早發現異常、精確串聯相關事件，並在環境持續變化時觸發更有效的自動回應。

AIOps 的主要應用場景有哪些？

隨著 AIOps 系統演進，研究人員正結合傳統 IT 系統與大型語言模型（LLM），解決長期存在的營運挑戰。

2025 年於 ACM 軟體工程研討會發表的論文《Empowering AIOps》指出，LLM 能解讀像系統日誌、事件報告等非結構化資料，同時提升 AI 洞察的可解釋性。

這種轉變是導入 AI 系統的重要一步——對於需要在日益複雜環境中維持速度與品質的團隊來說，已成為不可或缺的關鍵。

這些能力正擴展 AIOps 的應用範圍，特別是在優化、系統健康監控、資安防護與資源分配等領域。

監控系統健康與偵測事件

AIOps 能及早發現不穩定徵兆，例如 API 效能下降或後端壓力，讓問題在擴大成影響用戶與關鍵服務的故障前被攔截。

正如 Keep 共同創辦人 Matvey Kukuy（開源 AIOps 平台）所說：

‍「當你管理大型企業基礎架構時，總是有事情在發生，你很可能要處理成千上萬個事件。」

這種規模讓人工追蹤事件幾乎不可能——AIOps 平台能協助團隊聚焦最重要的事項。

優化網路效能

除了監控預警，AIOps 更能動態優化網路路徑，在環境變動下維持速度與可用性。

它協助分散節點負載、在壓力期間調整網路路徑，並優先處理關鍵應用流量，減少延遲並避免服務中斷。

強化資安防護

透過關聯營運與安全訊號，AIOps 能揭露傳統監控難以發現的潛在威脅。

它協助團隊偵測環境內的橫向移動，並更快回應新興攻擊模式。

預測資源與容量需求

除了管理系統即時健康狀態外，AIOps 也協助團隊規劃未來成長。

藉由預測何時何地需要擴充容量，能更聰明地調整基礎架構並進行長期資源規劃。

你該如何制定 AIOps 策略？

打造成功的 AIOps 策略，不僅僅是部署自動化工具而已。

團隊需要堅實的營運基礎、可靠的資料管理方式，以及對 AI 驅動營運的能力與限制有實際的認知。

1. 集中系統監控與可觀測性資料

AIOps 需要完整且即時的系統全貌。請將日誌、指標、追蹤與事件整合到單一可觀測層。

監控覆蓋不足或工具分散，會削弱模式辨識與事件偵測能力。強化可觀測性，能為 AIOps 平台提供準確洞察所需的訊號流。

2. 標準化事件管理流程

若缺乏明確的升級路徑，AIOps 無法有效自動化解決步驟，反而會造成更多混亂與誤判。

AIOps 需與現有事件管理流程整合，因此在導入自動化層前，穩定性與一致性至關重要。

3. 建立高品質營運資料流

AIOps 模型仰賴即時且標準化的輸入，才能可靠地辨識異常。

團隊必須驗證資料擷取品質、統一事件格式，並清理重複或低價值指標，建立可信賴的營運資料基礎。

4. 選定初始部署領域

在整個環境全面導入 AIOps，會帶來不必要的複雜度，且缺乏控制。

建議從特定營運領域著手，例如網路監控、雲端基礎架構或應用程式健康狀態。

聚焦單一區域，有助於更快調整模型、容易衡量初期成效，並為後續擴展鋪路。

5. 讓團隊對 AIOps 有合理期待

AIOps 能加快偵測與分類，但明確界定哪些流程該自動化，才能讓它真正輔助並強化人員判斷，而非隨意取代。

正如 TIAA 資深總監 Jay Rudrachar 向 Gartner 說明：

‍「最終，我們最大的好處是什麼？就是盡可能減少對客戶造成的中斷與停機，並且主動預防。」

有了這樣的思維，團隊就能避免盲目追求自動化不必要或無法自動化的項目，專注解決真正能減少用戶影響的痛點。

6. 仔細評估 AIOps 解決方案

不是每個 AIOps 解決方案都適合所有環境。評估時應著重於可觀測性整合、自動化彈性，以及實際營運的適應性。

雖然市面上有些 AIOps 認證，但平台知識與架構適配性比正式證照更重要。請選擇與您的資料架構和系統需求相符的方案。

五大 AIOps 平台推薦

選對 AIOps 平台，決定團隊回應系統問題的速度，以及規劃基礎架構成長的信心。

目標不只是更快發出警示，而是將自動化融入日常營運，同時避免產生新的監控盲點。

1. PagerDuty

PagerDuty 是專注於即時事件回應、自動化與事件智慧的 AIOps 平台。它串接監控工具、可觀測性平台與待命團隊，加速偵測、診斷與回應問題。

它廣泛應用於 AI 工單 場景，能自動產生並升級事件工單，並與 Jira、ServiceNow 等 ITSM 工具整合。

透過 AI 驅動的事件關聯，降低雜訊並突顯關鍵事件。團隊可設定自動化流程，豐富警示內容、觸發動作，並依嚴重程度升級。

PagerDuty 支援與 Slack、ServiceNow、Jira、Datadog、AWS CloudWatch 等工具整合。其事件協調、適應式學習模型與回應手冊，協助團隊主動管理事件。

主要特色：

• 即時事件關聯與雜訊抑制
• 結合 Runbook 與動態路由的事件回應自動化
• 基於 AI 的異常偵測與警示分組
• 支援監控、工單與協作工具整合

價格：

• 免費方案：適合小型團隊的基本事件管理
• 專業版：每位用戶每月 21 美元 — 增加待命排班與警示分組功能
• 商業版：每位用戶每月 41 美元 — 包含事件協調與自動化功能
• 企業版：大型營運與進階合規需求，價格另議

2. Botpress

Botpress 是一個無需程式碼的 AI agent 平台，協助團隊協調營運流程、自動化事件回應，並跨多種環境管理基礎架構事件。

Botpress agent 能整合即時系統訊號，觸發警示、建立工單、升級問題，並在 Slack、Jira、GitHub Actions、Grafana Cloud 等工具間自動處理事件，所有功能皆可透過 Integration Hub 存取。

不同於依賴靜態流程的傳統監控堆疊，這個平台讓你能用 AI agent 根據即時系統狀態調整營運流程，這是現代 AI 工作流程自動化 的核心需求。

它作為基礎架構營運的協調層，讓團隊能直接在聊天環境中管理升級、自動決策與系統操作。

主要特色：

• 無需程式碼的 agent、API 與事件流程建構器
• 支援 Webhook 與 API，串接流程訊號與事件觸發
• 具備記憶體與條件路由，靈活處理動態升級
• 支援內部與對外應用的多通路部署

價格：

• 免費方案：每月 $0，含 $5 AI 使用額度
• Plus：每月 $89 — 增加真人客服分流與流程測試
• Team：每月 $495 — 支援 SSO、協作與存取權限控管
• Enterprise：大規模與合規需求請洽詢自訂報價

3. Splunk ITSI

Splunk IT Service Intelligence (ITSI) 是一套可觀測性與 AIOps 平台，能監控系統健康、關聯事件，並預測複雜 IT 環境中的中斷。

這些功能在電信 AI 應用場景中特別有價值，因為即時訊號關聯對維持大型網路的正常運作至關重要。

它運用機器學習分析偵測異常、追蹤服務相依性，並依業務影響優先處理事件。ITSI 將指標、日誌與追蹤整合為單一視圖，讓團隊全面掌握系統效能。

ITSI 的預測分析有助於提前發現服務劣化，其事件關聯引擎則能減少警示雜訊，突顯可行動的事件。

主要特色：

• 跨指標、日誌與追蹤的統一監控
• 服務相依性地圖與健康評分
• 預測分析，及早偵測中斷
• 透過事件關聯與分群降低雜訊

價格：

• 依資料擷取量與用戶需求訂定自訂價格
• 通常隨 Splunk Cloud 或 Splunk Enterprise 一同銷售

4. IBM Cloud Pak

IBM Cloud Pak for AIOps 是由 IBM 開發的模組化 AI 驅動 IT 營運平台。它旨在協助運維團隊在混合雲與多雲環境中偵測、診斷並解決事件。

此平台建構於開放標準之上，屬於 IBM Cloud Pak 套件的一部分，運用可解釋的 AI 與基於政策的自動化，減少警示疲勞、找出根本原因並提升系統可用性。

該平台會將相關警示分組、即時偵測異常，並透過執行手冊與整合政策引導問題解決。

它可與 ServiceNow、IBM Db2 及 Netcool/Impact 等工具連接，非常適合希望現代化運維架構、但又不想放棄現有投資的團隊。

主要特色：

• 智慧警示關聯與根本原因偵測
• 即時異常偵測與雜訊抑制
• 以政策為核心的工作流程與條件式執行
• 與 ITSM 平台、可觀察性工具及 IBM 系統整合

價格：

• 依部署規模自訂報價

5. Ignio

Ignio 是 Digitate 推出的 AIOps 平台，結合 AI、自動化與分析功能，能偵測、診斷並修復 IT 營運問題。它專注於自主營運，透過學習系統行為主動管理事件。

Ignio 的優勢在於其藍圖驅動模型，能繪製系統結構、預測故障，並在無需人工介入下觸發自我修復行動。

它支援與企業 IT 系統整合，如 ServiceNow、AWS、Azure 及 SAP 環境。

透過結合預測分析與自動化，Ignio 協助團隊減少停機時間、優化資源運用，並在不增加負擔的情況下擴展營運。

主要功能：

• 透過學習到的系統模式，自動修復事件
• 動態依賴關係繪製與預測分析
• 例行營運任務自動化
• 與雲端、ERP 及服務管理平台整合

價格：未公開

立即部署 AIOps 工作流程

Botpress 讓團隊能大規模處理營運訊號，針對系統事件設定動態規則，並可在不需重建靜態流程的情況下調整回應。

代理人會即時記錄對話、解決方案與升級情況，協助團隊在新事件出現時優化營運流程。

透過與 Jira、GitHub Actions、AWS 及 Grafana Cloud 的整合，Botpress 能直接在事件流程中觸發更新、升級任務並擷取指標。

立即開始打造－免費使用。

常見問題

1. 我如何判斷我的組織是否已準備好導入AIOps？

要判斷組織是否適合導入 AIOps，可評估團隊是否因警示過多而疲於應付，或主要以被動方式處理事件。如果你們已經收集結構化的可觀察性資料（如日誌、指標、追蹤），並希望透過智慧自動化降低平均修復時間（MTTR），那就已經準備好了。

2. 關於AIOps有哪些常見的誤解？

常見的迷思之一是認為 AIOps 會取代人類運維人員，實際上它是透過過濾警示雜訊、加速根本原因判斷來輔助人員。另一個迷思是 AIOps 只適用於大型企業，但現今許多 AIOps 工具也很適合中型組織。

3. AIOps能否在隔離或離線環境中運作？

可以，只要部署在本地端方案，AIOps 也能在隔離環境下運作，但這類設置無法即時取得雲端智慧或外部資料強化，只能依賴本地遙測與歷史資料進行分析。

4. 在AIOps平台中，AI代理所做的決策由誰負責？

在 AIOps 平台中，AI 代理人所做的決策由運維團隊負責。雖然 AI 代理人可以建議行動或自動執行預先定義的回應，但人員需負責制定政策並確保對結果負責。

5. 如何確保AI驅動的運維決策具有可解釋性？

AI 驅動營運決策的可解釋性，透過詳細日誌、根本原因分析樹、關聯圖與自然語言摘要來實現，說明警示觸發或行動執行的原因。許多 AIOps 平台也會標示影響因素與信心指數，以提升透明度。