智能运维中常用的算法包括关联关系挖掘、隐式马尔科夫、蒙特卡洛树搜索、多示例学习、逻辑回归、聚类、随机森林、支持向量机、决策树、迁移学习、卷积神经网络等。语言处理和对话机器人在处理操作和维护工作以及人机界面时也被广泛使用。在智能运维系统的发展过程中，越来越多的先进机器学习算法被不断使用。
基于互联网的视频流媒体已逐渐渗透到人们的日常生活中。在许多行业中，对智能运维都提出了很高的要求。但是，各行各业都在闭门造车，寻求各自领域的解决方案。同时，行业发展水平参差不齐，对行业运维团队的需求不高。这些需求通常仅在自动化操作和维护阶段。如果各个行业能够理解智能运维框架中的关键技术，制定适当的智能运维目标，并投入适当的资源，就可以有效地促进各自行业智能运维的发展。同时，基于智能运维的通用技术，各个行业的科研工作者还可以扩展自己的科研领域，同时解决其行业中智能运维的一些特殊问题。
在智能运维的框架下，运维工程师逐渐转变为大数据工程师，负责构建大数据基础架构，开发和集成数据收集程序和自动化执行脚本，并有效地实现机器学习算法。同时，面对所在行业的智能运维需求，智能运维工程师可以在整个智能运维框架下找到各行业的关键技术，从而更好地满足行业需求。行业的智能运维需求效果。从普通工程师到大数据工程师（智能运维工程师）的专业技能转换对操作工程师非常有吸引力。机器学习和人工智能是智能运维的利剑。
智能运维完全具备人工智能的所有基本要素：实际应用场景，大量数据和大量批注。智能运维几乎没有关键技术离不开机器学习算法。业界不断产生大量的运行和维护日志；运维人员的工作会产生大量带标签的数据。因此，可以说智能运维是机器学习领域所需的巨大自然资源库。作为人工智能的垂直方向，智能运维理论也将取得长足的进步。除互联网外，智能运维在高性能计算，电信，金融，电力网络，物联网，医疗网络和设备，航空航天，军事装备和网络中也具有良好的应用前景。
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