智能运维（AIOps）技术具有以下特点：
机器学习和大数据集成：智能操作和维护集成了大数据和机器学习的能力，并从大量的操作和维护数据中自动实时或离线分析。
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异常检测和根因分析：通过算法集成标准对关键业务指标进行定义和检查。例如，微众银行在其AIOPS实践中采用了这种方法。
实用性和数据驱动性：强调实时分析和响应，取决于海量数据的收集和解决，可以快速识别和响应系统中的异常现象。
提高自动化和效率：根据自动化运维过程，提高运维效率和精度，降低人为错误的概率。
可扩展性和灵活性:处理数据适用于松耦合和可扩展性，适应瞬息万变的IT环境和需求。
多方面应用：涉及从异常指标识别到故障追溯等多个操作和维护场景，包括体积预测和事件预测。
深度整合：智能运维不仅涉及技术改进，还包括与组织结构和运维工具的深度整合。
在我国，智能运维技术已在多个领域得到应用，关键情况如下：
业务智能运维：在智能运维系统的探索和实践中，我国移动专注于海量数据存储和多样化的数据分析能力。这包括客户体验监控、应用性能监控、中间件监控、基础设施监控、智能分析和智能报警等核心能力。
故障自愈：通过自动解决服务，智能操作和维护可能出现异常或故障，并排除自动故障。这包括智能报警收敛分析、自动维修操作、自动步骤结算等服务。
预警：利用历史数据预测未来可能发生的特定事情，如异常预测和体积预测。这有助于企业进行科学的容量规划和系统的前瞻性维护。
效率提升：在保证异常检测、根因分析、故障自愈等步骤准确的基础上，合理配置资源和系统性能。这包括智能扩展、智能调度、低碳节能等改进方法。
这一特点一起定义了智能运维的核心能力，成为提高IT运维效率和可靠性的关键工具
