一、AIOps 的內涵
AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）：指將人工智能、大數據分析和機器學習技術應用于 IT 運維管理中。
主要目標是：利用智能算法對云平臺、網絡、應用和日志等海量運維數據進行實時分析，發現異常、預測故障、自動化處理問題，從而提升運維的智能化水平。
對應崗位：云平臺智能運維工程師、運維數據分析師、自動化運維開發工程師。
二、自動化管理的核心內容
基礎自動化：自動化腳本、批量部署、任務調度、自動化備份。
配置管理：Ansible、Puppet、SaltStack 等工具，實現云平臺及應用環境的自動化配置與一致性管理。
持續集成交付（CI/CD）：利用 Jenkins、GitLab CI、ArgoCD 等工具實現軟件快速發布與更新。
智能運維自動化：結合 AIOps，實現事件關聯分析、自動告警抑制、智能工單派發與自愈。
三、AIOps 與自動化管理的結合點
數據驅動：通過日志、監控、鏈路追蹤等數據建立智能模型，輔助自動化運維決策。
智能預測與自愈：結合預測模型，自動執行修復腳本（如自動擴容、容器重啟、資源調度）。
閉環管理：從監控發現 → 智能分析 → 自動處理 → 效果驗證 → 知識沉淀，全流程自動化。
四、在人才培養方案中的體現方式
課程模塊設置
《云計算智能運維與 AIOps》
《云平臺自動化管理與實踐》
能力目標
掌握自動化運維工具與腳本編寫能力。
具備利用 AIOps 平臺進行運維數據分析與故障預測的能力。
能夠設計并實施云平臺的智能化運維方案，實現自動化部署、擴容與自愈。
崗位對接
云運維工程師
云平臺智能化管理開發人員
DevOps 工程師
 測試方案)
