智能运维智能体

传统监控主要依赖阈值告警，需要人工配置大量规则。AIOps 通过机器学习自动建立正常行为基线，能够发现偏离正常模式的新类型异常，并将同一故障引发的海量告警收敛为可操作的事件。

AIOps 效果分为短期和长期：短期（1-3个月）可实现告警收敛和根因定位效率提升；长期（6个月以上）可积累足够历史数据进行故障预测和容量规划。

CMDB（配置管理数据库）记录 IT 资产的配置信息和关系，AIOps 需要 CMDB 提供拓扑关系来辅助根因分析。两者结合可以更准确地判断故障影响范围和传播路径。

AIOps 效果依赖高质量的历史监控数据。建议积累至少 3-6 个月的监控指标和告警数据后再启用 AI 分析能力，这样可以建立更准确的基线模型。