要理解AIOps如何工作的最简单方法，就是研究AIOps组件技术的每一项（包括大数据、机器学习和自动化）在这个过程中扮演的角色。
AIOps使用大数据平台，把一个孤立的IT操作数据集中在一个地方。其中包括：
过去的表现和活动资料。
流式实时运行事件。
系统记录和度量。
包含分组数据的网络数据。
意外资料及工单。
根据相关文件的数据。
AIOps随后应用机器学习和焦点分析功能：
将重要事件警报从"噪音"中分离出来：AIOps利用规则应用和模式匹配等分析功能整理IT操作数据，把信号（即重要异常事件警报）与噪音（其它数据）分离开来。
找出问题的根源并提出解决方案：AIOps可以借助行业或者特定环境的算法，将异常事件和环境中的其他事件数据联系起来，从而找出中断或性能问题的原因，并提出纠正办法。
自动化反应，包括实时主动解决：AIOps至少能自动向相应的IT团队发送警报和建议的解决方案，甚至根据问题的性质和解决方案，建立响应团队。很多情况下，它能处理机器学习的结果，触发系统自动反应，甚至在用户发现问题之前就实时地解决问题。
继续学习，改善将来的问题处理：基于分析结果，机器学习的能力可以改变算法或创建新的算法，从而尽早发现问题，提出更有效的解决方案。AI模型也有助于系统理解和适应环境的变化，比如由DevOps团队提供或者重新配置的新基础设施。
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