智能运维（AIOps）是通过物联网、大数据和人工智能技术实现IT系统自动化监控、预测性维护及高效管理的现代运维模式，其核心在于数据驱动、自动化执行和智能决策。
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数据采集与管理：从设备、日志等源头实时采集性能数据，经过清洗整合形成统一数据池，为故障预测和优化提供基础。例如，通过传感器监测服务器CPU温度或网络流量异常。
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分析与诊断：利用机器学习算法分析历史数据，实现故障预警（如硬盘故障预测）和根因定位，减少人工排查时间。AI还能关联多维度数据，识别潜在性能瓶颈。
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自动化执行：基于分析结果自动触发修复流程，如重启服务、调整资源配置或下发补丁。例如，云平台在流量激增时自动扩容虚拟机实例。
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可视化与交互：通过仪表盘展示实时运行状态和告警信息，支持运维人员快速干预。部分系统允许通过自然语言交互查询数据，降低操作门槛。
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预防性维护：结合设备寿命模型和运行数据，提前更换老化部件或优化参数，避免突发停机。例如，电梯厂商通过振动数据分析预判轴承磨损周期。
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跨平台集成：兼容异构系统（如混合云、边缘设备），实现统一管控。智能网关协议转换能力是关键，确保不同厂商设备数据互通。
智能运维正从IT向工业、建筑等领域扩展，其价值在于将被动响应变为主动优化。企业需根据业务复杂度选择合适工具，同时注重数据安全与团队技能升级。
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