在IT运维中监测和可观测性是两种不同的概念，但它们却是相辅相成，缺一不可的。监测告诉你目前正在发生的事，可观测性告诉你将会发生什么事，二者不可替代。
可观测性为人工智能（也称为AIOps）驱动奠定了基础。随着收集的数据大量增加并变得更加复杂，利用数据科学和机器学习的技术开创了AIOps一词的产生。什么是AIOps？根据Gartner的说法，“AIOps平台负责分析并远程预测安全事件，确立IT监控响应事件后给出合理建议并及时给予主动支持。”
传统的IT运营团队从内部部署的IT设备中收集和监控统计数据，增加了运营的日常维护工作量。AIOps允许收集统计数据之外的其他数据，记录和跟踪，以及内部部署之外的混合和多云基础设施，以全面了解企业IT中真正发生的安全事件。AIOps将接收所有海量数据并开启自动化日常任务，为IT运营团队带来便利。
AIOps平台有五个特点:
-跨域数据摄取和分析
-来自资产关系和依赖的隐性和显性来源的拓扑汇总
-与事件相关的事件或冗余事件之间的相关性
-检测事件、其主要指标或可能的根本原因的模式识别
-可能的补救措施关联
AIOps如何帮助IT运营团队的一些现实案例:
案例1：IT操作员在试图了解潜在问题时会收到监控系统发出的上百条警报。AIOps有助于减少大量冗杂的错误警报并同时找到问题根本原因。
案例2：运维员在运行多个系统时可能无法检测到性能上的细微差异。AIOps的洞察能力有助于识别人眼看不到的异常。
由此可见，通过将AIOps应用于可观测性的三大支柱——指标、日志和跟踪，可以帮助用户自动监控和收集大量重要数据，提供建设性建议并帮助改进企业运营管理。
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