智能化运维技术，也称为AIOPS（运营艺术智能），是 利用大数据、人工智能或机器学习技术对传统IT运维过程进行优化和升级的平台或技术。它旨在实现运维工作的自动化和智能化，从而提高服务可用性、降低运营成本并增强用户体验。
智能化运维的核心技术包括：
大数据分析：
通过收集和分析大量的运维数据，识别模式和异常，为决策提供依据。
机器学习：
训练模型以预测故障、优化性能，实现从被动响应到主动预防的转变。
自动化平台：
通过自动化工具和算法实现设备的自动监控、预测和故障处理，提高运维效率。
Gartner在2016年提出AIOps（智能运维）概念，并预测到2022年，50%的大型企业将结合大数据和机器学习功能，支持和部分替代监测、服务台和自动化流程和任务。
智能化运维的应用场景广泛，包括但不限于：
预测性维护：通过分析历史数据和实时数据，预测设备可能出现的故障，提前进行维护，减少意外宕机。
动态资源分配：根据系统负载和资源需求，动态调整资源分配，提升服务灵活性和性能。
自动化监控：实时监控IT环境中的各种指标，自动发现并处理异常情况，提高系统稳定性。
智能决策支持：通过大数据分析和机器学习，提供智能决策支持，优化运维策略和流程。
总之，智能化运维技术通过引入先进的人工智能和大数据分析技术，对传统IT运维进行全面的优化和升级，使运维工作更加高效、智能和可靠。