要理解AIOps的工作原理，我们先来看一个大多数开发团队可能都非常熟悉的示例。

在当今高度复杂的系统当中，无数团队往往被快速淹没在未知变量与警报噪声当中。开发者与工程师们一次又一次陷入信息泥潭，而且基本不可能逐一排查每一项警报、每一个事件。由此引发的警报疲劳，也导致真正紧急的警报遭到埋没和忽略。

我们不可能调遣一位拥有20年经验的优秀工程师专职筛查警报内容，这实在是对人才的严重浪费。这时候，就轮到AIOps出场了。

AIOps是一种新型工具，能够将AI与机器学习的强大能力引入遥测数据，借此帮助团队快速评估数据内容、采取应对行动并减少人力劳动需求。

简而言之，AIOps的主要负责在于数据智能与数据充实。它无法取代开发者角色；相反，它是要把宝贵的时间节约下来，提高信息的可观察性，最终协助开发者打造出更完美的成品。

AIOps与其他监控工具间的区别

AIOps能够为DevOps及站点可靠性工程团队提供丰富的洞见与自动化支持，帮助他们快速发现并解决问题。

其中智能要素的存在，正是AIOps平台与其他监控工具间的核心区别。也正是这一关键因素，让AIOps得以在现代工作场景下发挥出重要作用。

大多数企业已经意识到自身生产系统复杂性的快速提升。此外，软件功能的极大丰富也释放出新的增长机会，开始在增强客户体验、压制竞争对手方面扮演更为重要的角色。为此，开发人员不得不承受起巨大的压力，在创纪录的极短时间内无差错部署软件以快速解决未来事件。

机器学习与AI能够为待命团队提供必要支持，帮助他们在快节奏的环境中发现问题、确定问题优先级并快速实施故障排查与补救。AIOps平台还增强了现有事件管理团队及工作流程的运作方式，缩短了平均解决时间（MTTR）、降低人力劳动量，最终给员工及最终用户带来更好的体验。