面向数据中心和 IT 基础设施团队的 AIOps 使用场景

AIOps 改进 IT 运维的五种方式

AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）正在改变数据中心的监控、管理和优化方式。通过结合机器学习、预测分析和自动化，AIOps 平台帮助 IT 团队在问题影响关键业务前，主动检测、诊断和处理风险。

预测性硬件故障管理

AIOps 平台可以在部件级监控服务器组件、存储设备、网络设备和动力系统。预测算法分析历史趋势和实时遥测数据，预测潜在硬件故障，例如风扇老化、电源不稳定或磁盘磨损。通过提前识别风险，IT 团队可以安排预防性维护，避免非计划停机，并延长基础设施资产生命周期。平台提供部件级遥测数据，通过趋势分析预测风扇、PSU 和磁盘退化，支持在故障发生前自动安排维护。

智能网络监控

现代数据中心依赖复杂网络来支撑多厂商服务器、存储和云资源。AIOps 提供对网络拓扑、链路健康和流量模式的深度可视性。它可以自动检测异常，按业务影响对告警排序，并与 IT 服务管理系统集成，确保网络事件得到快速、协同的响应。平台提供多厂商环境中的完整网络拓扑可视性，支持对链路健康和流量模式进行异常检测，基于业务影响的告警优先级排序，并与 ITSM 集成实现协同事件响应。

跨混合环境的根因分析

当中断发生时，AIOps 通过跨多个层级关联数据来加速根因分析，从硬件传感器到虚拟化、应用和业务服务。这种跨域可视性让 IT 团队更快定位问题源头，降低平均修复时间，并减少服务中断影响。平台支持从硬件到应用的跨层关联，自动事件分组减少告警噪音，更快区分根因与症状，降低 MTTR 减少服务中断。

容量规划和资源优化

AIOps 通过分析使用趋势并预测未来资源需求来支持容量规划。它可以识别利用不足的服务器，预测存储增长，并建议更合理的工作负载分布，从而提升基础设施效率、降低能源成本，并确保业务服务在高峰期稳定运行。平台使用趋势分析和未来资源预测，识别利用不足的服务器和存储，提供工作负载分布建议，通过更智能的容量管理降低能源成本。

增强安全与合规

一些 AIOps 平台会与安全监控工具集成，自动标记可能代表配置漂移、固件更新失败或潜在威胁的异常活动。通过维护完整、准确的设备清单，AIOps 也能帮助 IT 团队满足内部政策和行业监管要求。平台自动检测配置漂移和固件问题，持续维护准确的设备清单支持合规，在基础设施层标记异常活动，支持内部政策和监管审计要求。

AIOps 在实践中的效果

• 金融行业：多站点机构通过预测性故障告警提前安排维护，服务器停机时间减少 40%,制造业：跨混合基础设施的跨层关联，把网络异常的根因分析从数小时缩短到数分钟,医疗行业：AI 驱动的资源优化节省 15% 能源成本，机柜密度提升 20%

云新方法

AIOps 帮助 IT 运维团队摆脱被动救火，通过更高可用性、更高运维效率和更好的业务连续性创造价值。云新围绕这一原则构建，结合细粒度硬件智能、全栈可视性和 AI 辅助根因分析，帮助数据中心团队减少盲区。云新提供从硬件到业务服务的全栈可视性，通过带外方式进行细粒度基础设施数据采集，支持跨域 AI 辅助根因分析，并提供智能运维流程与自动化任务。