随着竞争的日趋激烈，创新业务的速度成为企业决胜市场的关键。对于企业的运维人员来说，在传统运维模式冗长的处理流程引导下，面对频繁更新的业务需求和不断压缩的系统上线时间，常常因为不能及时处理 IT系统告警，而受到业务部门投诉，成为“被动运维”模式下忙乱的“救火队员”。
对于多数使用传统技术来管理系统数据的企业来说，常常因为缺乏有效的技术手段，而让运维团队不堪重负。AIOps（Algorithmic IT Operations），旨在通过全新的技术手段，增强对系统问题及异常的洞察，在系统故障出现之前采取修补措施，从而避免系统停机和业务中断。
对于系统告警问题来说，AIOps 具体做了哪些创新呢？
一从二维到三维，创新运维思路
对于减少告警问题，尝试通过重复告警压缩、事件关联归并、告警自动升级、工单流程优化等方法来解决，但这些都是基于“告警必然会发生”给出的方案。对此，甲骨文公司选择将当前流行的“降维思考”运用到新的解决方案中，希望借助技术手段，预测系统故障，提前解决潜在问题，从根源上减少告警数量。
一张白纸上的两个点，如何能缩短两点的距离？在二维世界解决这个问题很难，但在三维世界只需要折叠将两点重合即可将距离缩短为零。
二
从被动到主动，革新运维模式
AIOps 借助构架云端不断调优的数学模型，实现对企业运维数据的分析和洞察，并以此预测系统异常，帮助运维人员提前解决系统潜在故障，实现运维模式从被动到主动的转变，开启新一轮的运维模式变革。
考虑到精准模型对潜在问题预测非常有效，甲骨文公司选择利用现有的大量企业级 AIOps 成功案例中的海量 IT 运维数据对模型进行随时训练，以此完成对模型的迭代和调优，并最终实现：即使只发生过一次的故障或异常，AIOps 就会将其标示出来，以此帮助运维人员提前处理。
借此，AIOps 不仅帮助企业真正做到了防范于未然，更让运维人员不再专注于“救火队员”的角色，通过自动化、智能化的技术手段，实现对 IT 资源的高效利用和快速交付。