随着人工智能技术和大数据技术的发展，运维管理逐步由传统的人工运维向智能运维方向发展。

　　传统的人工运维，由于缺乏有效的技术方法与工具，业务流程数据过多又无系统管理，并且没有主动干预的机制，因为运维过程经常处于被动、效率低下的瓶颈状态，更无法真正为企业创造出价值。

　　现代的智能运维，就是要打破传统运维的瓶颈，整合并且充分利用网络、系统、设备、数据信息以及专业技术各种资源集中调控，为企业降本增效，创造价值。

　　现代智能运维，很重要的一点就是须以大数据为基础，将数据与技术融合，达到“简”、“智”、“深”的目的。

　　(1) “简” – 运维管理化繁为简

　　企业每日需要监控的数据可以说是错综复杂，例如，某个业务模块数据库运行突然慢了，某个流程突然收到了多个预警信号，登录某个系统遇到了障碍……SEO优化

　　智能运维，要处理的这些错综复杂的预警和故障的第一步就是，从运维监控数据中得出真正所需要的信息和结果，也即进行分辨和精炼，从而减少每天的告警信息量。这必须通过一个高度集成的信息处理系统，通过运维人员的全面谋划，为信息处理系统搭建高度的规范标准，从而做到能把各种信息整理、筛选、提炼，最终达到精简的目的。

　　(2) “智” – 机器学习

　　让机器学会学习，就是一个数据 – 标注 – 工具 – 应用的过程。

　　有了大量的数据作为基础，那么基于数据就可以对机器进行训练，例如，将历史数据进行分类、分析、标注，不断用模式识别让机器辨认、分析，从而学会自动准确判断。由此可见，让机器学习，还是主要靠人类智慧来教会机器，对标注的合理性和规则进行规范，逐步让机器在一边学习规则分析的同时也学会自动进行关键字标注。

　　(3) “深” – 知识库的搭建

　　知识库，就好比是一个图书馆，里面已经储备了各种知识用书工具，不同的人遇到各种场景事件，都可以求助于这个知识库进行学习，进而找到处理解决问题。

　　智能运维中知识库的搭建，能让机器基于架构、工程师的经验和概率来做到收敛告警事件，基于规范和分工产生告警事件并进行发送，基于数据和模型来提高事件的处理能力。从而最终达到减少对人的依赖，实现自判自断自决。