智能运维服务都有哪些功能以及效果呢？
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随着企业数字化转型的加速，IT运维数据也迎来了爆发式增长，随之产生了更多的挑战。对于众多企业来说，在IT建设的过程中都部署过各种运维工具，但各类监控数据只会保存并做固定阈值的简单告警，这些数据互相之间不通，无法对数据进行统一分析。传统运维工作依赖工程师的经验，难以复制和留存。
部署智能运维系统后，能有效地解决这些痛点，提高运维效率。即便是现有的工程师数量也能应对数百倍增长的数据和系统。
完整的智能运维系统包含：
（1）数字运维中台：提供数据治理服务、流批一体化服务和AI算法平台服务。
（2）统一监控中心：将监控对象与运维数据关联，实现对象视角的全面可观测性方案
（3）告警辨析中心：智能化集中告警，构建闭环告警管理
（4）指标解析中心：集中管理监控指标，AI算法智能化检测分析
（5）日志精析中心/日智速析专家：海量数据处理，串联及*分析，实时聚类检测
（6）运营决策中心：多源数据接入，多设备统一管理，自定义观测场景
简单说来，就像智能手机最终替代传统手机一样，未来的IT运维也会由智能运维统领。除了实现运维工作的降本增效外，更能提供业务视角的观测，彰显运维数据的业务价值。（这一点已在多个客户处被验证）
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客户随时随地地保障和查阅服务信息，实现全面的掌握故障处理过程和结果，坐享专家分析和建议。所有值守报告、巡检报告、故障处理报告、告警分析报告、统计报表、运行日报、月报、年报等服务报告为您备案和存档。
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AIOps即智能运维，根据Gartner最新解释，指整合大数据和机器学习能力，通过松耦合、可扩展方式去提取和分析数据量(volume)、种类(variety)和速度(velocity)这三个维度不断增长的IT数据，进而为IT运维管理产品提供支撑。
运维发展至今，Ops已经从手工运维、流程化标准化运维、平台化自动化运维，来到了DevOps。近几年，Ops已经和大数据、AI融合，延伸出DataOps、AIOps。这是历史必然，也将为企业IT运维带来极高的效率，对于企业而言。AIOps意味着效率更高、成本更低、解决时间更短。
对比于传统运维工具，AIOps的优势非常明显：传统运维工具的指标采集维度过于单一，在判断故障时，会通过非常多的运维指标进行排查，这样会造成时间的浪费，对于传统运维数据更多的是依靠专家经验判断；
而AIOps可以通过底层的大数据平台进行分析，通过AI技术的充分学习判断，对告警进行直接的溯源、降噪，第一时间对运维人员展示故障的根本原因及定位，大大提高了工作效率和处理故障的时间。
