AIOps自动化运维平台将大数据和机器学习功能相结合，通过收集和分析IT系统不断生成的不同种类的数据，来支持主要的IT运营功能。AIOps自动化运维平台能够同时使用多个数据源、多种数据收集方法，以及多种分析和表示技术。
AIOps自动化运维平台应具备的功能或特点：
1、数据收集
从本质上讲，AIOps平台需要能够从各种来源收集信息，包括物理基础设施组件、服务和应用程序。在部署AIOps平台时，必须能够使用现有的监控工具以及新技术。
2、数据聚合
AIOps解决方案需要能够聚合来自 IT 基础设施监控 (ITIM)、网络性能监控和诊断 (NPMD)、数字体验监控 (DEM) 和应用程序性能监控 (APM) 的数据。
3、数据丰富
数据聚合是第一步，但要实现真正的价值，还需要一个能够丰富所收集数据的AIOps工具。历史数据（例如日志和事件）提供追溯视图，并且可以通过应用元数据和标签来丰富索引，从而为索引中的搜索提供上下文。
通过将数据点与时间戳叠加，可以丰富实时数据（例如性能和遥测信息），用于生成有用的时间序列信息。再次使用该信息时，可以添加合适的标签，带来更多的价值。
4、分析见解
AIOps平台提供的核心价值在于洞察力。AIOps平台应该有提供跨系统追踪和关联分析，有效进行故障的根因分析。一个好用的AIOps平台的关键特性是提供告警消噪（包括告警抑制、告警收敛等），消除误报或冗余事件，捕获超出静态阈值的异常，实现单/多指标异常检测，根据机器学习结果，预测未来事件，防止潜在的故障，这为平台提供主动、合理的解决问题建议提供了基础。
5、自动化
自动化为 IT 运营管理带来了效率和有效性。AIOps平台应该能够直接或通过集成启动解决问题的动作。优秀的自动化功能可提高敏捷性，并减少意外出现的流程错误，并提升服务可用性。
6、易用性
基于云的AIOps平台可以通过允许 IT 团队以一种安全的、分布式的方式解决跨多个站点和多个客户的问题。AIOps平台提供了监控数据通道，使其他工具更容易访问收集的信息，促进跨团队的协作。
原文：https://www.aiops.com/blog/practice/298.html