北京
随着企业加速采用以数字化为先的发展战略，并不断扩展其 IT 环境，AIOps 已从一项具备潜力的新兴技术，演进为 IT 运维体系中的关键组成部分。 AIOps 目前已成为保障服务连续性、优化资源分配以及主动管理风险的核心组成部分，广泛应用于多个行业场景，例如金融行业用于保障交易完整性，医疗行业用于确保患者数据安全与系统高可用性。
AIOps 的最新发展已突破传统性能优化的范畴，引入包括生成式 AI 在内的高级能力，以应对现代 IT 环境日益增长的复杂性。
在上一版 AIOps 白皮书中，我们系统性地探讨了 AIOps 的基础概念、核心能力、实施策略以及其初期业务价值。本版本将进一步深入解析高级 AIOps 能力，阐述其如何简化对高度复杂且动态变化的 IT 环境的管理。
本白皮书为企业提供了一条清晰的战略路线，帮助其采用预测型 IT 管理模式，摆脱被动响应机制，构建更具韧性和高性能的 IT 运维生态体系。
白皮书内容概览
1. 现代 IT 困局
解析当今 IT 环境的复杂性及其带来的运维挑战
2. 弥合 AIOps 中的数据断层
通过使用合成数据训练更智能的算法，提升预测准确性
3. 填补可观测性缺口
探讨将可观测性能力纳入 AIOps 体系，以及如何实现对整个 IT 技术栈的全面可视化
4. 超越自动化的事件响应优化
通过 AIOps 优化自动化与编排流程，降低宕机风险，缩短故障影响时间
5. 数据完整性，AIOps 成功的核心基石
通过保障数据质量、治理能力与合规性，支撑精准且可执行的运维洞察
6. 突破试点陷阱：AIOps 的下一阶段
推动 AIOps 从概念验证阶段走向规模化落地与全面实施
7. 从被动到主动还不够，是时候借助 ManageEngine ITOM 建立真正优势
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