在 AIOps 中，广泛的数据系统通常用于从 IT 设置的不同部分（如网络和应用程序）收集数据。这些数据可能包括过去的性能记录、络信息。例如，如果您经营一家在线商店，数据可能包括有关用户访问和购买的详细信息。
机器学习
数据收集完成后，会通过一个流程来教导智能算法如何运作。这个过程包括三个主要阶段：提取正确的信息、准备信息和加载信息。例如，如果数据中的额外内容不重要，则此阶段会将其删除，以便智能算法专注于重要内容。
自动化
智能算法经过训练后，便开始工作。它们会留意任何异常或重要的事情，例如问题或变化。它们甚至可以自动帮助修复小问题或提出改进方法。例如，如果您的网站上发生了一些奇怪的事情，系统会注意到并通知 IT 团队。它还可以执行诸如查找问题、挖掘有价值的数据和发出警报等操作。这有助于 IT 团队更好地工作。智能算法的见解和建议会显示在屏幕上，以帮助 IT 团队顺利运行。
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AIOps 节省了整理系统故障报告的时间，从而提高了团队效率。它非常宝贵，因为它可以在问题发展成为影响业务或用户的重大问题之 商店 前发现它们。采用 AIOps 平台方法有几个主要好处：
1）更快的问题解决
随着人工智能系统变得越来越先进，它能 如何在您的电子商务商店中成功进行追加销售和交叉销售（附示例） 够更好地找出问题所在和原因。这意味着团队可以更快地解决问题。例如，在网络流量问题的情况下，团队将处理已经从不必要信息中整理出来的数据。
2）更好的协作和生产力
团队的工作效率更高，因为他们不必查看日志来查找问题。再次以网络流量为例，AI 操作系统会针对其引发的停机时间推荐解决方案。不同的部门可以更有效地协作，因为他们可以根据过滤后的数据知道系统的哪些部分出现了问题。
3）节省成本
成本可以通过多种方式降低。从问题出现到解 agb目录 决方案实施的时间更短，从而降低停机成本。此外，使用AIOps 系统可能需要更少的员工。此外，由于系统用户体验不足而导致收入损失的风险也较小。
4）从反应转向预测
预测接下来会发生什么对于规划和预算来说是一个很大的优势。随着人工智能操作系统从更多数据中学习，其预测能力不断提高，这对长期规划很有帮助。
