利用工具来实现大规模和批量化的自动化运维，能极大地减少了人力成本，降低了操作风险，提高了运维效率。但是自动化运维的本质依然是人与自动化工具相结合的运维模式，受限于人类认识的局限，无法持续地面向大规模、高复杂性的系统提供高质量的运维服务。运维过程中如此多的困难如何解决?智能运维横空出世。
首先要知道什么是智能运维?“智能运维”又叫AIOps，正好是人工智能技术与基础运维能力的完美集合,顾名思义就是将运营简单化、智能化。智能运维能快速分析处理海量数据，并得出有效的运维决策，能有效运维大规模系统。
稍微回顾下运维发展我们就能发现，在历经千锤百炼达成的传统自动化运维体系中，重复性、低效率的工作伴随着人力成本的消耗已经被得到有效解决，但复杂场景下的故障处理、容量管理等问题，依然需要人来参与；这种情况下智能运维的加盟无非让完全意义运维管理进入快车道，加速运维效率没商量！
关于运维，我们通常会将智能运维与通用原始运维拿来类比，“此智能”更倾向于事先预测，即了解错误数据马上会引发重要故障时采取有效措施避免或者减弱影响。而针对这类预测性动作所涉及的数据处理，也正好发挥了机器学习处理海量、高速以及多样数据并带来高价值的专长。
随着IT技术发展的时代，各行各业越来越倚重IT作为生产平台，各个新技术运用使业务运行更便捷的同时，给业务IT系统的运维部门带来的巨大挑战。而现有的运维系统已经很难满足不同市场、不同日历、不同品种的互联互通需求。
因此为进一步更好地服务实体经济、满足资本市场双向开放，运维系统必须从专有化向国产化转型，从集中式向开放分布式转型，从单数据中心向多数据中心转型。而在转型发展中，传统运维模式面临以下三大挑战：
² 安全运行的挑战。
运维系统的安全稳定运行要求高，而目前业务功能一般涉及多个系统与应用，所采用的事后处置为主的运维模式，存在异常定位困难、处理效率低等缺陷，这种被动异常响应模式已经不能满足异常快速定位和处理的需求。
² 人力紧缺的挑战。
目前的运维由于工作量大、工作内容重复且枯燥，运维岗位特别是值班岗位的吸引力逐渐降低。运维需求与人力资源紧缺的矛盾，已经成为技术系统发展中无法避免的矛盾。
² 远程运维的挑战。
从单数据中心向多数据中心发展过程中，传统的现场运维方式也因数据中心地点偏僻、现场巡检工作繁琐重复等困难而导致运维成本和压力增大，如何实现远程运维来解决数据中心发展的问题。
技术发展中产生的问题必须依靠技术来解决，只有在运维领域引入新技术、新思路、新体系，才能更好地提升运维水平，更好地保障系统安全稳定高效的运行。
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智能基线告警采用AI自动学习业务运行的浮动规律，通过IT设备的海量大数据分析出基线数据，解决业务闲置期和高峰期的隐藏性问题，实现自动化智能基线运维，从而保障业务系统运行的高可用性。
当前主流运维技术已从自动化运维向智能运维发展，利用人工智能来辅助甚至部分替代人工决策，可以进一步提升运维质量和效率。在这样的浪潮簇拥之下，确定不来一套网管试试?
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