AIOps：避免这些常见 IT 运维自动化陷阱

如今的 IT 运维需要应对比以往更大、更快、更加互联的环境。传统的监控和基于规则的系统已无法保障服务的稳定性。

AIOps 通过将机器学习应用于实时系统信号，并利用 企业级 AI 智能体，让运维能够更灵活地应对各类事件。

随着环境的不可预测变化，这一转变让团队能够超越静态监控，实现更具适应性的响应。

什么是 AIOps？

AIOps（IT 运维的人工智能）通过机器学习和高级分析，对运维数据进行处理，实现 IT 系统健康和性能的自动化管理，无需人工干预。

该术语由 Gartner 于 2016年提出，描述的是通过学习实时系统数据（而非静态规则）来自动化关键运维任务的平台，例如异常检测、事件关联、根因分析和事件响应。

现代 AIOps 更进一步：它将检测模型与 AI 智能体结合，能够关联相关问题并在多种工具间引导解决流程，让运维更具动态性、减少被动响应。

AIOps 关键概念

AIOps 与 MLOps、DevOps 有何不同？

随着自动化和数据驱动流程在 IT 和软件领域的普及，AIOps、MLOps 和 DevOps 这几个术语常常被一起提及。

它们都致力于提升可靠性、可扩展性和响应速度，但各自作用于技术生命周期的不同阶段。由于三者都利用自动化来应对复杂性，因此容易混淆。

AIOps 如何运作？

AIOps 将机器学习引入日常运维，帮助系统及早发现问题并自动响应。

它能够发现异常行为、关联相关问题，并在无需人工介入的情况下自动触发响应。

以电商公司在高峰时段结账流程突然变慢为例，说明这一流程。

步骤 1：收集并准备运维数据

为及早发现结账变慢，AIOps 平台会采集来自 Web 服务器、API 和数据库的实时指标。

它会清洗并对齐延迟数据、交易错误和系统日志，构建实时视图，确保检测模型分析的数据一致且可靠。

步骤 2：在复杂系统中发现异常

随着流量高峰到来，平台检测到结账响应时间异常，相较于已学习的基线出现偏差。

AI 智能体会在超出阈值前突出这些异常，使问题能被提前处理。

虽然智能体只是 AIOps 体系的一部分，这份 AI 智能体构建指南详细介绍了它们如何跨信号推理并做出决策。

部分平台会部署专为云基础设施、网络或数据库等领域训练的 垂直 AI 智能体，以提升准确性。

步骤 3：跨环境关联事件

平台将结账延迟上升与数据库查询延迟和网络丢包同时发生进行关联。

AI 智能体通过跨信号推理，重建完整事件，识别出此次变慢源于后端压力在各系统间扩散，而非单一前端问题。

这些能力体现了一种 AI 智能体编排，即多个专用模型协同工作，构建事件全景视图。

常见场景如用户遇到结账错误，根本原因却是 AWS 实例故障，而非应用本身。

步骤 4：自动响应关键事件

一旦 AIOps 平台确认 AWS 实例故障影响了结账性能，就会触发预设动作。

这些动作包括自动扩容结账 API 或重定向数据库流量，帮助平台在全面故障前实现稳定。

步骤 5：持续模型学习与优化

事件解决后，整个过程的运维反馈会用于重新训练异常检测模型。

这些反馈还能帮助 AI 智能体更有效地跨事件推理，并优化自动响应决策。

这样，AIOps 平台能够更早发现异常，更准确地关联相关事件，并在环境持续变化时触发更有效的自动响应。

AIOps 的主要应用场景有哪些？

随着 AIOps 系统的发展，研究人员正将传统 IT 系统与大语言模型（LLM）结合，以解决长期存在的运维难题。

2025年在ACM软件工程研讨会上发表的论文《赋能AIOps》指出，LLM能够解读系统日志和事件报告等非结构化数据，同时提升AI驱动洞察的可解释性。

这一转变是采用 AI 系统的重要一步，对于需要在日益复杂环境中保持速度和质量的团队来说已成为必需。

这些能力正在扩展 AIOps 的应用范围，尤其是在优化、系统健康监控、网络安全和资源分配等领域。

系统健康监控与事件检测

AIOps 能够及早发现不稳定迹象，如 API 性能下降或后端压力增大，使问题在影响用户和关键服务前就被捕捉并处理。

正如 Keep 开源 AIOps 平台联合创始人 Matvey Kukuy 所说：

‍“当你管理大型企业基础设施时，总有事情在发生，你可能要应对成千上万的事件。”

如此庞大的事件量几乎无法人工追踪——AIOps 平台帮助团队聚焦最重要的问题。

网络性能优化

监控能够发现早期预警信号，而 AIOps 更进一步，通过动态优化网络路径，在环境变化下保持速度和可用性。

它有助于在节点间平衡负载，在网络压力期间调整路由，并优先保障关键应用流量，减少延迟，避免服务中断。

强化网络安全防护

通过关联运维和安全信号，AIOps 能揭示传统监控难以发现的隐藏威胁。

它帮助团队发现环境内部的横向移动，并更快应对新出现的攻击模式。

预测资源和容量需求

除了管理实时系统健康状况，AIOps 还帮助团队规划未来增长。

通过预测何时何地需要容量，实现更智能的基础设施扩展和长期资源规划。

你应该如何制定AIOps策略？

成功的 AIOps 策略不仅仅是部署自动化工具。

团队需要坚实的运维基础、可靠的数据实践，以及对 AI 驱动运维能力和局限的现实预期。

1. 集中系统监控与可观测性数据

AIOps 需要对系统进行完整、实时的视图。将日志、指标、追踪和事件整合到统一的可观测层中。

监控覆盖的缺口或工具碎片化会削弱模式识别和事件检测能力。加强可观测性，为 AIOps 平台提供准确洞察所需的信号流。

2. 标准化事件管理流程

没有清晰的升级路径，AIOps 无法有效自动化解决步骤，反而会带来更多混乱和误判。

AIOps 需接入现有事件管理流程，因此在引入自动化层之前，流程的稳定性和一致性至关重要。

3. 构建高质量运维数据流

AIOps 模型依赖实时、标准化输入，才能可靠识别异常。

团队必须验证数据接入质量，统一事件格式，清理冗余或低价值指标，打造可信赖的运维数据基础。

4. 选择初始部署领域

在整个环境中全面部署 AIOps 会带来不必要的复杂性且难以控制。

可从网络监控、云基础设施或应用健康等聚焦的运维领域入手。

聚焦单一领域有助于更快调整模型、便于评估初期效果，并为后续扩展打下基础。

5. 团队对 AIOps 设定合理预期

AIOps 能加快检测和分流，但明确哪些环节应自动化，才能真正支持并赋能团队，而不是随意取代人工判断。

正如 TIAA 高级总监 Jay Rudrachar 向 Gartner 所解释的：

‍“归根结底，我们最大的收益是什么？就是尽可能减少客户面临的故障和停机，并做到主动预防。”

有了这样的思维方式，团队可以避免盲目追求自动化不必要或无法自动化的事项，而是专注于解决真正影响用户体验的痛点。

6. 谨慎评估 AIOps 解决方案

并非所有 AIOps 方案都适合每个环境。评估应关注可观测性集成、自动化灵活性和实际运维适应性。

虽然市面上有部分 AIOps 认证，但平台知识和架构适配性比正式资质更重要。应选择与自身数据架构和系统需求相匹配的方案。

五大主流 AIOps 平台

选择合适的 AIOps 平台，决定了团队应对系统问题的速度以及基础设施扩展的信心。

目标不仅是更快发出告警，更要将自动化融入日常运维，避免产生新的盲区。

1. PagerDuty

PagerDuty 是专注于实时事件响应、自动化和事件智能的 AIOps 平台。它连接监控工具、可观测性平台和值班团队，帮助更快发现、诊断和响应问题。

它广泛应用于 AI 工单 场景，告警可自动生成并通过 Jira 或 ServiceNow 等集成 ITSM 工具升级事件工单。

通过 AI 驱动的事件关联，减少噪音并突出关键事件。团队可设置自动化流程，丰富告警内容、触发操作并按严重程度升级。

PagerDuty 支持与 Slack、ServiceNow、Jira、Datadog 及 AWS CloudWatch 等工具集成。其事件编排、自适应学习模型和响应手册，帮助团队主动管理事件。

主要功能：

• 实时事件关联与噪音抑制
• 基于运行手册和动态路由的事件响应自动化
• 基于 AI 的异常检测与告警分组
• 支持与监控、工单和协作工具集成

价格：

• 免费版：适合小团队的基础事件管理
• 专业版：21 美元/用户/月 — 增加值班排班和告警分组功能
• 商务版：41 美元/用户/月 — 包含事件编排与自动化功能
• 企业版：大规模运维和高级合规需求的定制定价

2. Botpress

Botpress 是一款无代码 AI 代理平台，帮助团队编排运维流程、自动化事件响应，并跨环境管理基础设施事件。

Botpress 代理可整合实时系统信号，触发告警、创建工单、升级问题，并在 Slack、Jira、GitHub Actions、Grafana Cloud 等工具间自动化解决流程——所有操作均可通过 集成中心访问。

与依赖静态流程的传统监控不同，该平台允许你使用 AI 代理根据实时系统状态调整运维流程，这也是现代 AI 流程自动化环境的核心需求。

它作为基础设施运维的编排层，使团队能够在聊天环境中直接管理升级、自动决策和系统操作。

主要功能：

• 无代码代理、API 和事件流程构建器
• 支持 Webhook 和 API，用于流程信号和事件触发
• 具备记忆和条件路由，实现动态升级
• 支持在内部及面向公众的应用中多渠道部署

价格：

• 免费计划：$0/月，含 $5 AI 使用额度
• Plus：$89/月——新增人工客服分流和流程测试
• Team：$495/月——支持 SSO、协作和权限管理
• 企业版：定制价格，适用于大规模和合规需求

3. Splunk ITSI

Splunk IT 服务智能（ITSI）是一款可观测性与 AIOps 平台，能监控系统健康、关联事件，并在复杂 IT 环境中预测故障。

这些能力在电信领域的 AI 场景尤为重要，实时信号关联对于保障大型网络的持续运行至关重要。

它利用机器学习分析检测异常，追踪服务依赖，并根据业务影响优先处理事件。ITSI 将指标、日志和追踪整合为统一视图，让团队全面掌握系统性能。

ITSI 的预测分析有助于提前发现服务退化，其事件关联引擎可减少告警噪音并突出可操作事件。

主要功能：

• 跨指标、日志和追踪的统一监控
• 服务依赖映射与健康评分
• 预测分析实现故障早期预警
• 通过事件关联与聚类降低噪音

价格：

• 根据数据接入量和用户需求定制定价
• 通常作为 Splunk Cloud 或 Splunk Enterprise 的一部分销售

4. IBM Cloud Pak

IBM Cloud Pak for AIOps 是 IBM 开发的一款模块化、由 AI 驱动的 IT 运维平台。它旨在帮助运维团队在混合云和多云环境中检测、诊断并解决各类事件。

该平台基于开放标准构建，是 IBM Cloud Pak 套件的一部分，利用可解释的 AI 和基于策略的自动化，减少告警疲劳，定位根本原因，并提升系统可用性。

该平台能够将相关告警进行分组，实时检测异常，并通过运行手册和集成策略引导问题解决。

它可与 ServiceNow、IBM Db2 和 Netcool/Impact 等工具集成，非常适合希望在不放弃现有投资的情况下实现运维现代化的团队。

主要功能：

• 智能告警关联与根因检测
• 实时异常检测与噪声抑制
• 基于策略的工作流与条件执行
• 与 ITSM 平台、可观测性工具及 IBM 系统的集成

价格：

• 根据部署规模定制价格

5. Ignio

Ignio 是 Digitate 推出的 AIOps 平台，结合了 AI、自动化和分析能力，用于检测、诊断和修复 IT 运维问题。它通过学习系统行为，实现自主运维，主动管理事件。

Ignio 的优势在于其蓝图驱动模型，可以映射系统、预测故障，并在无需人工干预的情况下触发自愈操作。

它支持与企业 IT 系统集成，如 ServiceNow、AWS、Azure 及 SAP 环境。

通过将预测分析与自动化结合，Ignio 帮助团队减少宕机时间，优化资源利用，实现运维扩展而无需增加额外负担。

主要特性：

• 通过学习系统模式实现自愈事件响应
• 动态依赖关系映射与预测分析
• 常规运维任务自动化
• 与云、ERP 及服务管理平台集成

价格：未公开

立即部署 AIOps 工作流

Botpress 让团队能够大规模处理运维信号，围绕系统事件设置动态规则，并在无需重建静态工作流的情况下调整响应。

代理会实时记录对话、解决方案和升级过程，帮助团队在新事件出现时不断优化运维流程。

通过与 Jira、GitHub Actions、AWS 和 Grafana Cloud 的集成，Botpress 可直接在事件工作流中触发更新、升级任务并拉取指标。

立即开始构建 —— 免费使用。

常见问题解答

1. 我如何判断我的组织是否适合引入AIOps？

要判断您的组织是否适合引入 AIOps，可以评估团队是否因告警疲劳而不堪重负，或在事件响应上主要处于被动状态。如果您已经收集了结构化的可观测性数据（日志、指标、追踪），并希望通过智能自动化降低平均修复时间（MTTR），那么就已具备条件。

2. 关于AIOps有哪些常见的误解？

一个常见误解是 AIOps 会取代人工运维人员，实际上它是通过过滤告警噪声、加快根因定位来辅助运维人员。另一个误解是 AIOps 只适用于大型企业，但许多现代 AIOps 工具同样适合中型组织。

3. AIOps能否在隔离或离线环境中运行？

可以，如果采用本地部署方案，AIOps 能在隔离环境中运行，但这类部署无法获得来自云端的实时情报或外部数据补充。此时只能依赖本地遥测和历史数据进行分析。

4. 在AIOps平台中，AI代理做出的决策由谁负责？

在 AIOps 平台中，AI 代理做出的决策归运维团队所有。虽然 AI 代理可以建议操作或自动执行预设响应，但人类运维人员负责制定策略并对结果负责。

5. 如何确保AI驱动的运维决策具有可解释性？

AI 驱动的运维决策通过详细日志、根因分析树、关联图和自然语言摘要来确保可解释性，说明为何触发告警或采取某项操作。许多 AIOps 平台还会突出影响因素和置信度，以增强透明度。