5.5 AIOps与智能运维规范

一、适用范围与目标

• 适用于所有引入AI/ML能力的监控、告警、日志、自动化修复、容量预测等智能运维场景。
• 目标：提升运维自动化、智能化水平，降低故障率与人力成本。

二、管理目标

1. 智能告警、异常检测、根因分析自动化
2. 自动化修复与自愈，提升系统韧性
3. 数据采集、分析、决策智能化，持续优化

三、详细规范

• 智能告警与异常检测：采用AI/ML模型进行异常检测、降噪，支持多维聚合、根因分析
• 自动化修复与自愈：结合自动化平台实现故障自愈，支持自动回滚、重启、扩容等操作
• 数据采集与分析：全量采集监控、日志、指标数据，AI/ML模型训练与持续优化
• 决策与辅助：AI辅助运维决策、容量预测、资源调度，智能报表与趋势分析
• 安全与合规：AI模型与数据合规，敏感数据脱敏，模型可解释性

四、操作流程

1. 监控/日志/指标数据采集 → AI/ML模型训练 → 部署上线
2. 智能告警触发 → 根因分析 → 自动化修复/自愈 → 记录与复盘
3. 定期模型评估与优化 → 结果归档

五、实际案例

• 生产环境引入AI异常检测，告警误报率下降30%，根因分析效率提升
• 自动化自愈脚本结合AI决策，故障恢复时间缩短50%
• 容量预测模型辅助资源扩容，避免业务高峰资源瓶颈

六、AIOps流程模板

graph TD;
  数据采集-->AI模型训练;
  AI模型训练-->智能告警;
  智能告警-->根因分析;
  根因分析-->自动化修复;
  自动化修复-->复盘优化;

七、注意事项

• AI模型需定期评估，防止“模型漂移”
• 敏感数据需脱敏，模型训练与推理过程合规
• 自动化修复需有回滚与人工干预机制

八、参考资料

• 《AIOps智能运维白皮书》
• 《智能告警与根因分析实践》
• 团队内部AIOps实施手册