AIOps自动化与工作流优化

AIOps自动化与工作流优化

l目录

■CONTENTS

第一部分AOps自动化概述2

第二部分工作流优化的基本原则4

第三部分自动化在工作流优化中的作用7

第四部分常见的工作流自动化工具9

第五部分自动化对运维效率的影响12

第六部分工作流优化在IT运营中的价值14

第七部分AIOps自动化与工作流优化的整合17

第八部分未来趋势与最佳实践19

第一部分AOps自动化概述

关键词关键要点

AIOps自动化概述

1.AIOps自动化通过机器学习(ML)、自然语言欠理

(NLP)和自动化工具，提高IT运维和服务管理的效率和

准确性。

2.它可以执行日常任务，例如事件管理、根本原因分析、

性能优化和容量规划，减轻IT人员的工作负担，并提高整

体系统效率。

3.AIOps自动化可实现跨多个IT域的端到端流程目动

化，从监控和日志分析到故障修复和服务请求管理。

机器学习在AIOps中的应

用1.ML算法用于分析大量数据，识别模式和异常，并预测

系统行为。

2.例如，异常检测算法可以快速检测出偏离正常操作的事

件，而预测模型可以识别潜在问题并主动采取预防措施。

3.ML的持续学习功能使AIOps系统能够随着时间的推

移不断改进，并适应不断变化的IT环境。

自然语言处理在AIOps中

的作用1.NLP技术使AIOps系统可以理解和处理自然语言文

本，例如事件描述和用户请求。

2.它可以从文本数据中提取关健信息，例如事件严重性、

很本原因和解决方案。

3.NLP还可以使用户通过自然对话与AIOps系统交互，

简化故障排除和问题解决。

趋势：融合Kubcrnctes和

AIOps1.Kubernetes的兴起带来了容器化和云原生的IT基础设

施，为AIOps自动化的实施提供了新的机会。

2.融合Kubernetes和AIOps可以实现自动化和监控从

边缘到云的分布式系统。

3.通过利用KubernetesAPI和定制容器，AIOps系统可

以动态地适应不断变化的容器化环境。

前沿：AIOps和DevOp’的

集成1.AIOps和DevOps的集成通过自动化和智能化，进一步

提高了软件开发和生命周期管理的效率。

2.AIOps系统可以提供对开发和测试管道中问题的早期检

测和根本原因分析。

3.DevOps团队可以使用AIOps洞察力来优化持续集成/

持续交付（CI/CD）流程，并提高软件质量。

AIOps自动化概述

AIOps自动化是利用人工智能（AI）技术和自动化工具优化和简化

IT运维流程的一种方法。它使组织能够从数据中获得洞察力，并自

动执行任务，从而提高运营效率、降低成本并改善用户体验。

AIOps自动化的关键元素

*数据收集和分析：从各种来源（例如，日志文件、指标、事件和配

置）收集和分析数据。

*异常检测和警报：使用AI算法检测异常、触发警报并优先处理事

件。

*根因分析：识别问题发生的根本原因，并提供可操作的见解。

*自动化响应：根据预定义的策略，自动执行任务，例如重启服务、

升级软件或创建工单。

*知识管理：创建和维护知识库，将有关事件、问题和解决方案的信

息集中起来。

AIOps自动化的优点

*提高效率：通过目动化繁琐的任务和流程，释放IT团队时间，以

便他们专注于更具战略性的工作。

*降低成本：减少对人工干预的需求，从而降低运维成本。

*改善用户体验：通过快速检测和解决问题，提高应用程序和服务的

可用性。

*增强安全性：通过自动检测威胁和异常，加强IT安全态势。

*支持DevOps：将AIOps自动化整合到DevOps流程中，实现从开

发到运营的无缝过渡。

AIOps自动化的实施

AIOps自动化的成功实施需要遵循以下步骤：

*定义目标和范围：确定实施ATOps自动化的具体目标和范围。

*选择AIOps平台：选择与组织需求和预算相匹配的ATOps平台。

*收集和整理数据：从相关来源收集和整理所需的数据。

*配置警报和自动化规则：根据异常检测算法和预定义的策略配置警

报和自动化规则。

*实施和监视：实施AIOps自动化解决方案并定期监视其性能。

*持续优化：持续调整和优化AIOps自动化系统，以提高效率并满

足不断变化的需求。

最佳实践

*使用开放且可扩展的AIOps平台。

*确保数据质量和准确性。

*根据业务优先级制定警报和自动化规则。

*将AIOps自动化整合到现有的IT流程中。

*通过定期审查和改进来持续优化AIOps自动化系统。

第二部分工作流优化的基本原则

关键词关键要点

【面向服务的架构(SOA)

原则】：1.定义清晰的、松散耦合的服务，专注于提供特定功能。

2.使用轻量级协议（例如RESTfulAPI）促进服务之间的

通信。

3.实现服务版本化，以曼在更新或修改服务时保持向后兼

容性。

【微服务架构工

工作流优化的基本原则

1.识别痛点和瓶颈

*通过过程分析和数据收集，识别工作流程中存在的低效率和延迟。

*确定影响整体性能的关键步骤和流程。

2.简化和自动化流程

*分解复杂流程为较小的、可管理的任务。

*通过自动化重复性任务来减少人工干预。

*利用自动化工具和平台，例如工作流引擎、RPA和BPM软件。

3.标准化和统一流程

*创建一致的流程和模板，以消除差异和冗余。

*制定明确的规则和操作规程，以确保所有相关人员遵循最佳实践。

*使用集中式平台来协调不同系统和应用程序之间的工作流。

4.持续监控和改进

*建立监控机制以跟踪工作流性能和效率指标。

*定期审查流程并识别改进领域。

*根据绩效数据和用户反馈进行必要的调整。

5.协作和沟通

*鼓励不同团队和部门之间的协作，以获得对工作流的全面理解。

*建立明确的沟通渠道，以促进信息共享和协作问题解决。

*利用协作工具和平台来促进知识共享和最佳实践。

6.响应式和适应性

*设计工作流以适应不断变化的需求和环境。

*利用灵活的自动化工具，支持快速重新配置和更新。

*采用敏捷方法，以迭代方式改善和增强流程。

7.可扩展性和弹性

*设计工作流以处理不断增加的工作量和复杂性。

*利用云计算和分布式架构，确保可扩展性和弹性。

*测试和验证流程以确保在负载和异常条件下可靠运行。

8.人在回路

*虽然自动化至关重要，但关键决策和异常处理仍需要人工干预。

*设计工作流以平衡自动化和人工监督，确保做出明智的决策。

*为用户提供适当的工具和信息，让他们有效地进行干预。

9.安全性和合规性

*实施严格的安全措施以保护敏感数据和流程。

*遵守行业法规和标准，确保工作流程符合合规要求。

*利用安全自动化工具和平台来提高安全性和效率。

10.持续学习和创新

*跟踪行业趋势和最佳实践。

*探索新技术和解决方案，以进一步优化工作流。

*培养创新文化，鼓励员工不断改进和寻求高效解决方案。

第三部分自动化在工作流优化中的作用

关键词关键要点

基于规则的自动化

1.通过预定义的规则和触发器，自动执行重复性任务，如

警报触发、事件处理和补丁管理。

2.减少手动干预，提高工作效率并减少人为错误。

3.简化复杂的流程.使操作团队能够专注于高价值间题.

机器学习和预测分析

1.利用机器学习算法分析历史数据，识别趋势和异常情况，

并预测未来事件。

2.主动检测问题，在它们影响运营之前实施预防措施。

3.优化告警阈值，提高事件分类和响应的准确性。

端到端自动化

1.连接多个系统和自动，匕工具，实现从事件检测到解决问

题的无缝流程。

2.消除手工操作，节省时间和资源，并提高整体效率。

3.提高透明度和可追溯性，便于运营团队了解问题和解决

情况。

低代码/无代码平台

1.提供直观的界面和现成的模板，使非技术人员也能创建

自动化工作流。

2.降低了自动化门槛，使组织能够快速扩展自动化计划。

3.促进跨职能协作，使业务利益相关者参与优化工作流。

云原生自动化

1.利用云计算的弹性、可扩展性和按需资源，自动化工作

流。

2.优化云资源的配置和管理，实现更高的效率和成本效益。

3.促进云环境与本地基础设施之间的无缝集成。

持续改进和优化

1.持续监控自动化工作流的性能，识别改进领域。

2.利用反馈机制收集用户意见，改进自动化流程。

3.采用敏捷方法，快速迭代和优化工作流，以满足不断变

化的需求。

自动化在工作流优化中的作用

自动化在工作流优化中发挥着至关重要的作用，它可以显著提高效率、

减少错误，并释放IT团队的精力专注于更高价值的任务。以下是自

动化在工作流优化中的具体优势：

自动化重复性任务

自动化可以承担重复性、耗时的任务，如数据输入、数据验证和报告

生成。这释放了IT团队的时间，让他们可以专注于需要人类判断的

更复杂任务。

提高效率

自动化的任务可以比人工操作快得多，从而显著提高工作流效率。例

如，一项研究表明，自动化可以将工单处理时间减少高达70沆

减少错误

自动化可以消除人工错误，从而提高工作流的准确性。例如，可自动

验证数据输入，确保数据完整性和一致性。

简化流程

自动化可以简化复杂的工作流，通过消除手动步骤和创建无缝的集成

来提高流程效率。

提高可视性和控制

自动化系统可以提供关于工作流性能的实时可见性，使IT团队能够

识别瓶颈并主动解决问题。

具体用例

自动化在工作流优化中有很多实际应用，包括：

*工单管理：自动执行工单创建、派发和跟踪。

*事件管理：自动检测、分类和响应IT事件。

*配置管理：自动执行设备配置和合规性检查。

*补丁管理：自动检测、下载和部署软件补丁。

*数据分析：自动收集和分析数据以识别趋势和优化工作流。

实现自动化

实现工作流自动化涉及以下步骤：

1.识别自动化机会：确定可以从自动化中受益的重复性、耗时的任

务。

2.选择自动化工具：选择适合特定需求的自动化工具或平台。

3.设计自动化工作流：创建自动化流程，定义触发器、动作和条件。

4.实施自动化：部署自动化工作流并对其进行测试。

5.持续监视和改进：不断监视自动化性能并根据需要进行改进。

结论

自动化在工作流优化中至关重要，它可以显著提高效率、减少错误并

释放IT团队，让他们可以专注于更高价值的任务。通过战略性地实

施自动化，组织可以实现更精简、更有效的流程，从而改善整体IT运

营和服务交付。

第四部分常见的工作流自动化工具

常见的工作流自动化工具

工作流自动化工具在AlOps中发挥着至关重要的作用，使组织能够

简化和优化其IT运维流程。以下是一些常用的工作流自动化工具,

按其主要功能类别进行分类：

监控和告警

*Nagios：一个开源且流行的监控工具，月于监控服务器、网络设备

和应用程序。它支持灵活的告警配置和集成。

*Zabbix：另一个开源监控工具，以其强大的监控功能和可扩展性而

闻名。它提供主动监控和事件管理能力。

*Prometheus：一个云原生监控系统，在微服务和容器化环境中广泛

使用。它提供度量收集、告警和数据可视化。

日志管理和分析

*Splunk：一个商业日志管理平台，提供跨多个来源的日志收集、索

引和分析。它支持机器学习和人工智能功能，以增强日志分析。

*Logstash：一个开源日志收集和处理工具，用于从各种来源收集日

志并将其发送到Elasticsearch或其他目的地。

*Elasticsearch：一个开源分布式搜索和分析引擎，用于存储、搜

索和分析日志数据°它提供强大的查询功能和可视化工具。

自动化和编排

*Ansible：一个开源自动化平台，用于配置管理和应用程序部署。

它允许用户编写剧本，以自动执行常见任务和工作流程。

*Puppet：一个商业自动化平台，以其强大的配置管理功能而闻名。

它支持模块化架构和分层模型，以简化自动化。

*Chef：另一个商业自动化平台，专注于基础设施即代码（IaC）和

云自动化。它提供了一套工具，使组织能够定义和管理其基础设施配

So

事件管理和响应

*ServiceNow：一个基于云的事件管理平台，用于记录、跟踪和解决

IT服务事件。它提供广泛的功能，包括事件响应、知识管理和绩效

管理。

*JiraServiceManagement：一个Atlassian产品，用于帮助组织

管理IT服务请求、事件和变更。它提供灵活的自定义选项和协作工

具。

*PagerDuty：一个事故管理平台，用于自动检测和响应服务中断。

它提供告警、事件响应和协作功能。

集成和连接

*Zapier：一个云集成平台，允许用户通过预建连接器连接各种应用

程序和服务。它支持自动化工作流程，无需代码。

*IFTTT：一个类似的云集成平台，提供简单的“如果这样，就那样”

规则，用于触发工作流程和连接应用程序。

*Webhooks：一种轻量级机制，用于在事件发生时从应用程序接收通

知。它们允许工作流自动化工具与其他系统集成，例如监控工具和日

志管理器。

这些只是众多可用于AIOps工作流自动化的工具中的几个示例。组

织应根据其特定需求和环境选择适合他们的工具。

第五部分自动化对运维效率的影响

关键词关键要点

自动化提升敏捷性

1.自动化任务和操作，例如事件响应、故障排除和补丁管

理，可以释放运维团队的时间，使其专注于更具战略性和增

值性的任务。

2.通过减少手动流程和排除人为错误,自动化有助于加快

问题解决速度，从而提高运维效率。

3.自动化平台和工具可以通过提供实时可见性、数据分析

和洞察，增强团队对IT环境的理解和管理能力。

效率提升

1.自动化重复性任务和例行操作，显著节省了运维团队的

时间，使他们能够专注于更关键的任务。

2.通过优化工作流程和消除瓶颈，自动化有助于提高整体

操作效率，加快故障修复和服务交付速度。

3.自动化技术可以集成到运营支持系统（OSS）和业务支

持系统（BSS）中，简化端到端运营，并实现更精简、更高

效的流程。

可靠性增强

1.自动化标准化了任务和操作，从而减少了人为错误和系

统故障。

2.实时监控和警报功能确保了及时发现和响应故障，从而

提高了系统的整体可靠性。

3.通过提供全面审计跟踪和记录，自动化有助于确保合规

性并提高运维操作的安全性。

成本优化

1.通过减少对劳动力和外部服务的依赖，自动化有助于降

低运维成本。

2.自动化优化资源利用，防止浪费和不必要的支出。

3.通过预测性分析和容量规划，自动化可以帮助企业优化

IT基础设施投资，最大化投资回报率。

认知洞察能力

1.自动化收集和分析IT数据，为运维团队提供了深入的

洞察和可预测性。

2.机器学习和人工智能（AI）技术可以让自动化系统从历

史数据中学习，识别模式和预测潜在问题。

3.通过提供数据驱动的见解，自动化支持基于事实的决策

制定，优化IT运营并提高业务成果。

持续改进

1.自动化提供了对流程和性能的持续监测，使运维团队能

够识别改进机会并实施精益原则。

2.通过将最佳实践和经脸教训嵌入自动化系统，团队可以

不断提升运维效率。

3.自动化技术的持续演进提供了新的功能和能力，使运维

团队能够跟上行业趋势并保持竞争优势。

自动化对运维效率的影响

自动化在运维领域引起了范式转变，对效率产生了深远的影响。通过

使用自动化技术，运维团队可以实现以下好处：

1.减少人工劳动

自动化将重复性、繁琐的任务自动化，释放运维人员投入更高价值活

动。例如，自动化补丁管理、软件部署和故障排除流程可以节省大量

时间和精力。

2.提高准确性和一致性

手动操作容易出错，而自动化流程确保一致性、准确性和效率。自动

化工具可以根据预定义规则执行任务，从而减少人为错误并提高运营

效率。

3.缩短响应时间

自动化使运维团队能够更快地响应事件和警报。自动化工具可以自动

触发警报、执行修复措施并更新系统，从而显著缩短故障排除和解决

时间。

4.提高容量规划和资源利用率

自动化工具可以收集和分析性能指标，使运维团队能够主动规划容量

并优化资源利用率c通过自动化资源分配和负载平衡，可以避免过载

和服务中断，从而提高系统可用性和效率。

5.持续改进

自动化工具提供对运维过程的可见性和可审计性。运维团队可以分

析自动化日志和报告，以识别改进领域并优化流程，从而持续提高效

率。

自动化效率的量化示例

研究和案例研究证实了自动化对运维效率的显著影响：

*一家大型技术公司通过自动化补丁管理流程，将补丁部署时间从5

小时减少到30分钟，将人工劳动减少了90%o

*一家金融机构通过自动化服务器监控和警报系统，将故障识别和修

复时间缩短了60%,从而提高了服务可用性。

*一家电信提供商通过自动化网络配置管理，将新服务的推出时间从

几天缩短到几小时，提高了敏捷性并降低了运营成本。

结论

自动化在运维领域发挥着至关重要的作用，通过减少人工劳动、提高

准确性、缩短响应时间、优化资源利用率和促进持续改进，显著提高

了效率。随着自动化技术的持续发展，运维团队可以期待进一步提高

效率并优化运营，从而为企业提供更可靠、更具成本效益的服务。

第六部分工作流优化在IT运营中的价值

关键词关键要点

【流程自动化】

1.自动化重复性任务，如事件响应、监控和告警，提高运

营效率。

2.消除人为错误并确保一致的执行，增强IT服务可靠性。

3.释放IT人员的时间，让他们专注于战略性项目和创新。

【数据分析和可视化】

工作流优化在IT运营中的价值

在当今快节奏的数字环境中，IT运营面临着前所未有的挑战。对更

高效率、更低的成本和更快的响应时间的需求推动了对自动化和工作

流优化的探索。

工作流优化涉及对IT流程进行系统分析和重新设计，以提高效率并

消除瓶颈。通过自动化任务、简化流程和实现跨团队协作，工作流优

化可以显著提升IT运营的价值。

1.效率提升

工作流优化通过自动化重复性任务，释放了IT团队的时间和资源。

通过减少人工干预和消除错误，自动化任务可以提高流程速度和准确

性。自动化可扩展的流程，例如事件响应和补丁管理，还可以处理不

断增加的工作量。

2.成本优化

1T运营成本可以通过工作流优化来降低。通过消除不必要的流程步

骤和自动化重复性任务，组织可以将人员从低价值活动中解放出来,

让他们专注于更高价值的项目。此外，简化流程可以减少基础设施需

求并提高资源利用率。

3.响应时间缩短

工作流优化提高了TT团队对事件和故障的响应时间。通过自动化警

报和通知，团队可以更快地做出反应并采取纠正措施。此外，消除流

程中的瓶颈可以缩短解决问题的平均时间，提高整体服务水平。

4.跨团队协作

工作流优化促进了IT部门与其他团队（例如开发和业务运营）之间

的协作。通过建立标准化流程和定义清晰的角色和职责，工作流优化

可以打破孤岛，提高团队之间的沟通和协调。

5.可见性和监控

工作流优化提供了对IT流程的更佳可见性和监控。通过记录流程步

骤并跟踪关键绩效指标（KPI）,组织可以识别改进领域并确保流程持

续有效。

6.合规性简化

工作流优化可以简化IT合规流程。通过自动化法规要求的流程（例

如安全审计和事件报告），组织可以降低合规风险并确保持续符合性。

实际示例

*事件响应自动化：将事件响应流程自动化可以缩短响应时间并提高

准确性。通过预先配置的响应计划和自动通知，IT团队可以更快地

对事件进行分流和解决。

*补丁管理优化：通过自动化补丁部署、监控和验证，工作流优化可

以提高补丁管理效率和安全性。自动化的补丁流程可以减少安全风险,

提高系统稳定性。

*服务请求管理：使用工作流优化来标准化和自动化服务请求管理流

程可以提高客户满意度。通过在线门户和自服务选项，用户可以轻松

提交和跟踪服务请求，而IT团队可以更有效地管理工作量。

结论

工作流优化对于现代IT运营至关重要。通过自动化任务、简化流程

和促成跨团队协作，工作流优化可以显著提升效率、优化成本、提高

响应时间并简化合规性。通过拥抱工作流优化，IT组织可以释放技

术潜力，为其业务提供竞争优势。

第七部分AIOps自动化与工作流优化的整合

关键词关键要点

主题名称：数据收集和分析

集成1.AIOps平台通过传感器和代埋程序从IT基础设施、应

用和日志中收集海量数据。

2.高级分析算法处理数据以检测异常、识别模式和提供见

解，支持自动化决策。

3.数据上下文在自动化工作流中至关重要，确保操作基于

最相关的见解进行。

主题名称：事件管理优化

ATOps自动化与工作流优化的整合

简介

AIOps自动化和工作流优化通过整合数据、机器学习和自动化工具,

提升IT运维和服务管理的效率。这种整合使组织能够主动监测、分

析和响应IT事件，从而减少停机时间，提高运营可靠性，并降低运

营成本。

AIOps自动化的优势

*实时监控和故障检测：AIOps持续监控IT基础设施和应用程序,

利用机器学习算法即时检测异常和故障。

*根本原因分析：AIOps工具分析海量数据，识别事件的根本原因，

避免重复发生。

*自动事件响应：AIOps可配置自动化响应，在检测到事件时立即触

发补救措施。这可以最大限度地减少人为干预，提高事件响应时间。

*预测性分析：AIOps利用机器学习模型预测潜在问题，从而在发生

之前对其进行解决。

工作流优化的优势

*端到端可见性：工作流优化可提供IT流程的端到端可见性，识别

瓶颈和低效率区域C

*自动化任务：工作流优化工具可自动化重复性和低价值的任务，例

如ticket分配和事件处理。

*改进协作：工作流优化平台促进跨团队协作，使利益相关者能够无

缝共享信息和任务更新。

*持续改进：工作流优化提供数据和分析，使组织能够持续识别和解

决改进领域。

整合AIOps自动化和工作流优化

整合AIOps自动化和工作流优化提供了以下优势：

*闭环自动化：AIOps自动化和工作流优化共同作用，创建闭环自动

化，从事件检测到事件解决。

*数据丰富化：AIOps数据可丰富工作流优化工具，提供更深入的情

报并支持更智能的决策。

*效率提升：自动化工作流减少了人为干预，提高了IT流程的效率

和响应能力。

*提升决策能力：AIOps和工作流优化提供的综合数据和分析，使利

益相关者能够做出更明智的决策。

*成本优化：自动化和效率提升有助于降低IT运维成本，同时提高

服务质量。

实施指南

整合AIOps自动化和工作流优化需要以下步骤：

*评估当前状态：了解当前IT流程和痛点。

*选择解决方案：选择能够满足组织特定需求的AIOps和工作流优

化解决方案。

*集成和实施：整合解决方案并将其部署到IT环境中。

*配置和调整：配置自动化规则和工作流以匹配组织的具体要求。

*持续监视和优化：定期监视流程并根据需要进行调整，以实现持续

改进。

结论

整合AIOps自动化和工作流优化是提升IT运维和服务管理效率的

变革性方法。通过提供闭环自动化、数据丰富化、效率提升和提升决

策能力，组织可以减少停机时间，提高运营可靠性，并降低运营成本。

第八部分未来趋势与最佳实践

关键词关键要点

整合式AIOps平台

1.AIOps平台整合监控、日志管理、性能分析和故障排除

功能，形成单一视图，实现故障检测和根源分析的自动化。

2.通过数据关联和机器学习算法，整合式平台识别复杂模

式并预测即将发生的故障，从而实现主动问题管理。

3.整合式AIOps平台提供直观的用户界面，允许IT团

队协作解决问题并缩短解决时间。

人工智能和机器学习

1.AI和机器学习算法在AIOps中扮演着至关重要的角

色，用于检测异常情况、预测故障和推着补救措施。

2.监督学习算法用于分析历史数据并建立预测模型，识别

异常模式和潜在故障点。

3.无监督学习算法用于检测隐藏数据模式和异常值，帮助

IT团队识别以前未知的问题。

云原生AIOps

1.AIOps工具和平台正逐渐云原生化，以利用云计算的可

扩展性和灵活性。

2.云原生AIOps解决方案允许多租户部署、弹性扩展和

按需定价，以满足不断变化的业务需求。

3.云原生AIOps还与其他云服务集成，例如日志分析和

监控工具，实现更全面的故障管理。

可观测性数据

1.AIOps解决方案依赖于大量可观测性数据，包括日志、

指标和跟踪数据，以识别和解决问题。

2.IT团队需要部署适当的工具和技术来收集、存储和分析

可观测性数据，以支持有效的AIOps实施。

3.AIOps平台可以通过将可观测性数据与其他上下文信息

（例如配置管理数据和变更记录）相关联，来提高故障分

析的准确性。

DevOps和AIOps集成

1.DevOps和AIOps高度互补，通过自动化和过程优化改

善软件开发生命周期。

2.AIOps工具和技术可以集成到DevOps管道中，实现持

续监控、故障检测和问题解决。

3.DevOps和AIOps集成通过缩短反馈循环并减少计划

外工作量，提高了应用程序稳定性和可靠性。

自动化和编排

1.自动化是AIOps的核心原则，涵盖从故障检测到枝源

分