AIOps的主要目标是：通过收集当前环境下的运营数据，整合现有的IT运营管理工具，利用算法等高级数据分析技术，快速确定IT系统中各个环节的问题，对业务环节中各分布式系统的数据进行汇总分析，合理地优化IT服务，挖掘关键业务的KPI指标；在业务方面帮助客户作出明智的决策；通过大数据和人工智能技术分析用户行为日志和运营操作数据，发现潜在的系统安全和合规问题；给企业信息安全保驾护航。
似乎功能很多，但是我们认为最核心的功能是：发现异常、定位故障、基线预测等等，这些都属于智能运维范畴，在这一点上，我们还提供了对业务支持和运营，即现在一些厂商所提供的“IT运营”。相对于前代的核心功能，业务支持和运营各方面各有自己的解读。与之相比，前面的一些函数更加易于理解，并且更加通用。
在传统的IT运维工具中，通常使用基于经验值来定义异常阈值，这是一种基于人类主观判断的方法。并以机器学习方法为基础，通过积累运行历史数据，根据日常运营要求，在数据特征的基础上建立模型，定期进行训练学习，从而为IT系统提供更及时、准确、高覆盖的测试结果。比方说，传统的异常发现过程就是操作人员在系统中创建业务路径，以及设置路径上关注的节点或连线的报警。
压制告警风暴也是AIops非常实用的功能。“报警风暴”是指在较短的时间内系统产生大量的报警信息，这些信息有的是由某些共同因素触发，彼此之间有一定的联系。规模较大的IT应用系统庞大而复杂，设备数量数以千计，任何微小的IT问题都有可能引发一场“报警风暴”。由同一事故源引发的大量报警信息对运行人员的工作产生了很大的影响，导致了运行人员对大量的报警信息的处理，这需要花费更多的时间来对其进行检查和处理，极大地降低了运维效率，严重的是会让真正重要的告警信息淹没其中，因为不能第一时间发现根本问题，耽误了故障处理时间。其中，AIops采用算法模型结合固定规则，将告警消息进行告警压缩和告警合并，以保证核心告警内容(即不压缩核心告警内容)的前提下合并告警信息。 AIOps云呐统一运维管理平台，通过对网络设备管理、服务器管理、存储设备管理、业务应用管理、无线管理、日志分析、办公设备/联网设备、动环系统等本地和异地网络的实时监控、自动巡检，精准采集、分析故障信息，判断重要数据性能指标，实现大规模数据中心的集中统一管理。如果对云呐统一运维管理平台有什么疑问，你可以联系在线客服，或直接注册免费试用云呐系统。
