AIOps 技术架构全景：数据采集→分析→自动化执行全流程

AIOps（智能运维）的核心是通过全链路数据采集、多维度智能分析、端到端自动化执行 ，替代传统人工运维的"监控告警-人工排查-手动处置"模式，实现运维工作的智能化、自动化、可预测 。其技术架构围绕数据、算法、执行 三大核心层展开，形成"数据采集→数据治理→特征工程→智能分析→决策输出→自动化执行"的闭环体系，同时配套平台底座、可视化、安全管控等支撑模块，适配企业级运维的规模化、高可靠需求。

本架构全景图覆盖AIOps落地全流程，从底层数据采集到顶层业务价值输出，明确各环节核心技术、工具选型、功能定位，兼顾技术完整性 与落地实用性，既适用于入门者理解AIOps整体架构，也可为企业级AIOps平台建设提供参考。

AIOps 技术架构整体全景（核心闭环）

AIOps的整体架构为六层闭环架构，各层相互依赖、双向联动，形成"数据输入-智能分析-行动输出-效果反馈"的自迭代体系，同时配套三大支撑模块保障平台稳定运行。
三大支撑模块
六层核心闭环
效果反馈/数据回流
数据治理层

清洗/标准化/存储/融合
特征工程层

特征提取/筛选/融合/降维
智能分析层

异常检测/根因定位/趋势预测/容量规划
决策输出层

故障定级/处置建议/自动决策
自动化执行层

故障自愈/资源调度/配置变更
平台底座

容器/云原生/中间件
可视化中心

监控大屏/分析报表/工单联动
安全与管控

权限管理/审计日志/故障隔离

核心设计原则：

1. 数据驱动：全流程以数据为基础，无数据不智能，覆盖运维全场景数据类型；

2. 闭环迭代：自动化执行的结果需回流至数据采集层，持续优化算法模型与处置策略；

3. 分层解耦：各层独立设计、松耦合对接，支持技术组件的灵活替换与横向扩展；

4. 人机协同：保留人工介入入口，复杂故障支持"自动分析+人工确认+手动执行"。

第一层：数据采集层------全源、实时、无死角的数据输入

数据采集是AIOps的基础 ，核心目标是打破数据孤岛 ，实现企业运维全场景、全类型数据的实时、高可靠、低侵入 采集，为后续分析提供完整的数据基础。采集的核心要求是：全源覆盖、实时低延迟、协议适配、轻量化部署。

1. 采集数据类型（运维全场景数据）

覆盖IT运维全链路的五大核心数据类型，无死角捕捉系统运行状态：

数据类型	核心内容	典型应用场景
指标数据	系统/硬件/中间件/应用的性能指标（CPU/内存/IO/响应时间/调用量/错误率）	异常检测、容量规划、趋势预测
日志数据	系统日志、应用日志、容器日志、安全日志、审计日志（结构化/非结构化/半结构化）	根因定位、故障溯源、安全审计
链路数据	分布式链路追踪数据（调用链、节点耗时、调用关系、上下游依赖）	微服务故障定位、链路性能优化
配置数据	主机/容器/中间件/应用的配置信息、资产信息、拓扑关系	配置审计、故障影响范围分析
工单/告警数据	运维工单、监控告警、故障处置记录、复盘报告	故障定级、处置策略学习、知识沉淀

2. 核心采集技术与工具选型

按采集方式 分为拉取式、推送式、嵌入式 ，适配不同数据类型与业务场景，同时提供轻量级Agent、无代理采集、协议对接三种部署方式，兼顾采集全面性与系统低侵入性。

采集方式	核心技术/protocol	典型工具选型	适配数据类型
拉取式	Prometheus API、SNMP、JDBC	Prometheus + Exporter、Zabbix、Nagios	指标数据、配置数据
推送式	Filebeat、Fluentd、Kafka	Filebeat、Fluentd、Logstash、Fluent Bit	日志数据、告警数据
嵌入式	OpenTelemetry、SkyWalking Agent	OpenTelemetry、SkyWalking、Pinpoint	链路数据、应用指标
协议对接	RESTful API、Syslog、TCP/UDP	自定义采集脚本、DataDog Agent、New Relic	第三方平台数据

3. 核心设计要点

1. 轻量化采集：采集Agent占用CPU/内存≤5%，支持断点续传、流量压缩，避免影响业务系统；

2. 实时性保障：日志/链路数据采集延迟≤1s，指标数据采集延迟≤10s，满足实时监控与故障排查需求；

3. 高可用部署：采集节点支持主备、集群部署，避免单点故障导致数据丢失；

4. 无代理采集：针对无法部署Agent的核心系统，提供SSH/SNMP/API无代理采集方式；

5. 采集策略动态调整：支持按时间、业务峰值、系统状态动态调整采集频率，平衡数据粒度与系统资源。

第二层：数据治理层------清洗、标准化、融合、存储的数仓建设

数据采集层获取的原始数据存在格式不统一、冗余噪声、数据孤岛、时序混乱 等问题，无法直接用于算法分析。数据治理层的核心目标是对原始数据进行"清洗-标准化-融合-存储" ，构建企业级运维数据仓库 ，为后续特征工程与智能分析提供高质量、结构化、可关联的干净数据。

1. 核心处理流程

多源原始数据
去重/去噪声/补全/格式转换
统一字段/单位/时间戳/命名规范
时序关联/拓扑关联/多源关联/业务标签关联
时序库/日志库/关系库/缓存库分级存储
统一数据API/数据集市/按需查询

2. 各环节核心功能与技术

（1）数据清洗

• 核心动作：去重、去噪声、缺失值补全、异常值过滤、格式转换；

• 典型场景：过滤日志中的无效乱码、补全指标数据的缺失点、删除重复的链路追踪数据；

• 核心技术：正则表达式、数据抽样检测、异常值判定算法（3σ、四分位数）。

（2）数据标准化

• 核心动作：统一字段命名、统一单位、统一时间戳（UTC+8）、统一数据格式（JSON/Protobuf）、统一资产标识；

• 关键规范：制定企业级运维数据标准，如主机标识统一为"IP-主机名-业务集群"、指标单位统一为"%/MB/ms"；

• 核心技术：数据模板引擎、自定义标准化规则、ETL工具。

（3）数据融合

AIOps的核心竞争力之一，打破数据孤岛，实现多源数据的关联融合，为根因定位、故障影响分析提供基础：

• 时序融合：按时间戳将同一时刻的指标、日志、链路数据关联；

• 拓扑融合：基于IT资产拓扑关系，将主机、容器、应用、中间件的数椐按上下游依赖关联；

• 业务融合 ：为数据打上业务标签（如"电商-交易-支付集群"），实现业务维度的数据分析；

• 多源融合 ：将指标、日志、链路数据按业务ID/请求ID/追踪ID关联，实现"一个请求全链路数据溯源"。

（4）数据存储

采用分级存储策略 ，根据数据类型、访问频率、存储周期选择适配的存储引擎，兼顾存储性能、查询效率、成本控制：

数据类型	访问特征	存储引擎选型	存储周期
指标数据	高写入、高查询、时序性	Prometheus、InfluxDB、VictoriaMetrics、TDengine	30-90天（热数据）
日志数据	高写入、非结构化、模糊查询	Elasticsearch、ClickHouse、HDFS	7-30天（热数据）
链路数据	高写入、结构化、链路查询	Elasticsearch、Pinot、Tempo	7-14天（热数据）
配置/资产数据	低写入、高查询、结构化	MySQL、PostgreSQL、MongoDB	永久存储
离线/归档数据	低访问、大容量	HDFS、S3、MinIO（对象存储）	6-12个月（冷数据）

3. 核心工具选型

• 轻量级治理：Filebeat + Logstash、Prometheus + Alertmanager；

• 企业级治理：Flink/Spark（实时计算）、Doris/ClickHouse（数仓）、DataWorks/Informatica（数据治理平台）；

• 数据融合：自研关联引擎 + 标签平台（如DolphinScheduler）。

第三层：特征工程层------从数据到特征的价值提取

特征工程是连接数据治理与智能分析的桥梁 ，核心目标是从清洗后的结构化数据中提取有价值的特征 ，为算法模型提供高辨识度、强相关性、低冗余度的输入特征，直接决定后续智能分析的准确性与效率。

核心逻辑 ：好的特征 > 好的算法 ，在AIOps中，特征工程的重要性远高于算法本身，因为运维数据具有时序性、关联性、突发性等特点，需通过专业的特征工程挖掘数据背后的运维规律。

1. 核心特征类型（运维场景专属）

针对AIOps的异常检测、根因定位、趋势预测 三大核心场景，提取六大类运维专属特征：

特征类型	核心内容	适配场景
时序统计特征	均值、方差、最大值、最小值、分位数、滑动窗口统计（5min/10min均值）	异常检测、趋势预测
时序变化特征	增长率、波动率、环比/同比变化、突变值、趋势斜率	异常检测、容量规划
关联特征	上下游调用相关性、指标间Pearson相关系数、日志关键词与指标的关联度	根因定位、故障溯源
拓扑特征	节点度、拓扑距离、集群密度、上下游依赖权重	根因定位、影响范围分析
业务特征	业务量、交易成功率、用户数、峰值谷值特征、业务标签特征	容量规划、故障定级
行为特征	系统运行模式（正常/峰值/故障）、配置变更行为、告警频发行为	异常检测、根因定位

2. 核心处理流程

治理后干净数据
按场景提取多维度特征
过滤冗余/无关特征，保留高价值特征
多特征融合、特征交叉、特征降维
归一化/标准化，消除量纲影响
构建企业级运维特征库，供算法调用

3. 核心技术与工具

• 特征提取：Python（Pandas/Numpy）、Spark MLlib、Flink ML；

• 特征筛选：相关性分析、卡方检验、互信息、随机森林特征重要性；

• 特征融合/降维：PCA（主成分分析）、LDA（线性判别分析）、特征交叉、注意力机制；

• 特征标准化：Z-Score归一化、Min-Max标准化、对数变换；

• 特征库建设：Redis（实时特征）、MySQL/ClickHouse（离线特征）、自研特征管理平台。

4. 核心设计要点

1. 场景化特征：针对不同分析场景提取专属特征，避免"一刀切"；

2. 滑动窗口设计：支持多窗口（5min/10min/30min）特征提取，适配不同故障的时间尺度；

3. 特征实时更新：实时特征（如指标均值）更新延迟≤1s，满足实时分析需求；

4. 特征复用：构建企业级特征库，实现特征的复用与共享，避免重复开发。

第四层：智能分析层------AIOps的"大脑"，核心算法落地层

智能分析层是AIOps的核心大脑 ，基于特征工程层提供的高价值特征，通过机器学习、深度学习、传统统计、规则引擎 等多种算法，实现运维场景的智能分析与决策，替代传统人工的"经验判断"。

该层的核心是算法与运维场景的深度融合 ，而非单纯的算法堆砌，需针对运维场景的时序性、突发性、不确定性 选择适配的算法，同时结合规则引擎 实现"算法+规则"的双驱动，兼顾分析的准确性与可解释性。

1. 四大核心分析能力（运维场景全覆盖）

AIOps的智能分析能力围绕运维核心痛点 展开，实现四大核心功能，覆盖故障检测、故障定位、资源规划、风险预测全场景：

（1）异常检测------发现故障

核心目标：从海量指标/日志/链路数据中，实时、准确发现系统异常，替代传统的"静态阈值告警"，解决阈值过松/过紧、漏报/误报率高的问题。

• 核心算法：

  • 无监督学习：孤立森林（IForest）、DBSCAN、自编码器（AE）、变分自编码器（VAE）；

  • 统计算法：3σ原则、四分位数、EWMA（指数加权移动平均）、ADTest（正态性检验）；

  • 有监督学习：XGBoost、LightGBM（基于历史故障数据训练）；

  • 时序算法：Prophet、LSTM、TCN（时序卷积网络）。

• 典型工具：Prometheus Alertmanager（规则+简单统计）、Elasticsearch Watcher（日志异常）、自研异常检测平台（多算法融合）。

• 核心指标：检测准确率≥95%、漏报率≤3%、误报率≤5%、检测延迟≤1s。

（2）根因定位------排查故障

核心目标：异常发生后，快速、自动定位故障根因，替代传统人工的"日志翻查、指标对比、经验排查"，大幅降低故障定位时间。

• 核心算法：

  • 因果推理：因果图谱（Causal Graph）、贝叶斯网络、格兰杰因果检验；

  • 关联分析：Apriori、FP-Growth、指标/日志相关性分析；

  • 拓扑推理：基于IT拓扑的上下游溯源、故障传播路径分析；

  • 自然语言处理（NLP）：日志关键词提取、语义分析、故障日志聚类。

• 典型落地场景：数据库慢查询导致交易延迟、微服务调用链故障、服务器资源耗尽根因定位；

• 核心指标：根因定位准确率≥80%、平均定位时间≤5分钟（传统人工≥30分钟）。

（3）趋势预测------预测故障/资源需求

核心目标：基于历史数据，预测系统指标/业务量的未来趋势 ，实现故障可预测、资源可规划，从"事后处置"转向"事前预防"。

• 核心场景：

  • 性能指标预测：CPU/内存/IO的未来趋势，预测资源耗尽风险；

  • 业务量预测：交易数/访问量的未来趋势，支撑流量削峰填谷；

  • 故障预测：基于异常趋势，预测潜在故障（如磁盘满、连接数耗尽）。

• 核心算法：Prophet、ARIMA/SARIMA、LSTM、TCN、XGBoost（时序预测）。

• 核心指标：短期预测（1h内）准确率≥90%、中长期预测（24h内）准确率≥85%。

（4）容量规划------优化资源

核心目标：基于业务趋势与系统性能，实现资源的智能规划与弹性调度，解决传统容量规划"过度配置（资源浪费）、配置不足（性能瓶颈）"的问题。

• 核心能力：

  • 资源容量评估：评估当前资源的承载能力与剩余容量；

  • 弹性扩容建议：基于业务峰值，给出资源扩容/缩容的时间、规模建议；

  • 资源优化：识别资源浪费（如空闲主机、过度配置的容器），给出优化方案。

• 核心算法：线性回归、非线性拟合、蒙特卡洛模拟、遗传算法。

• 业务价值：资源利用率提升20%-50%，降低资源成本15%-30%。

2. 算法+规则双驱动设计

运维场景具有强业务关联性、高可靠性要求 ，纯算法分析存在可解释性差、极端场景失效 等问题，因此AIOps采用算法+规则双驱动模式：

• 算法：处理复杂、非线性、未知的异常与根因，实现智能分析；

• 规则 ：处理简单、确定性、业务强相关的场景（如"数据库连接数>1000则告警"），保证分析的可解释性与可靠性；

• 融合策略：算法分析结果通过规则过滤后输出，极端场景下规则优先，避免算法失效导致的运维事故。

3. 核心工具与平台选型

• 轻量级分析：Prometheus + Grafana、Elasticsearch + Kibana、SkyWalking；

• 算法框架：Python（Scikit-learn/TensorFlow/PyTorch）、Spark MLlib、Flink ML；

• 企业级平台：自研AIOps分析平台、阿里云ARMS、腾讯云TSW、华为云AOM、Splunk AIOps。

第五层：决策输出层------从分析到行动的桥梁

智能分析层输出的是分析结果 （如"MySQL CPU飙升是异常""慢查询是根因"），但无法直接指导执行，决策输出层的核心目标是对分析结果进行"加工-定级-决策" ，将抽象的分析结果转化为具体、可执行、分级别的运维决策，为自动化执行层提供明确的行动指令。

该层是人机协同的核心节点 ，既支持全自动决策 （简单故障），也支持人工介入决策（复杂故障），兼顾自动化效率与运维安全性。

1. 核心处理流程

是
否
智能分析结果
算法结果+规则校验，过滤误报/无效结果
按影响范围/业务重要性，对故障分级
按故障级别，生成自动/人工决策方案
输出执行指令/处置建议/工单
是否复杂故障?
人工审核/调整决策方案
自动化执行
直接自动化执行

2. 核心功能模块

（1）结果校验

• 核心动作：通过规则引擎、人工经验、历史故障数据对算法分析结果进行校验，过滤误报、无效结果，提升决策的准确性；

• 典型场景：算法检测到"CPU短暂飙升"，但通过规则校验发现是业务正常峰值，判定为无效异常，不输出决策。

（2）故障定级

根据故障影响范围、业务重要性、故障持续时间 ，对故障进行分级 ，不同级别对应不同的处置策略、响应时间、责任人，实现故障精细化管理。

参考企业级故障定级标准：

故障级别	影响范围	业务影响	响应时间	处置策略
P0（致命）	全业务/核心业务瘫痪	交易中断、用户无法访问	5分钟内	自动执行+人工紧急介入
P1（严重）	核心业务集群故障	部分交易中断、性能大幅下降	15分钟内	自动决策+人工确认执行
P2（一般）	非核心业务故障	非核心功能不可用、性能下降	30分钟内	人工审核+自动化执行
P3（轻微）	单节点/非关键组件故障	无明显业务影响	1小时内	工单派发+人工处置

（3）决策生成

基于故障级别、故障类型、历史处置记录 ，生成个性化决策方案 ，分为全自动决策 和人工决策建议：

• 全自动决策 ：针对P0/P1级简单故障（如"磁盘满→自动清理日志""慢查询→自动终止进程"），生成可直接执行的自动化指令；

• 人工决策建议 ：针对复杂故障（如"分布式系统跨集群故障""根因不明确的性能瓶颈"），生成详细的处置建议（如"检查XX节点的日志、分析XX指标、执行XX命令"），辅助人工排查。

（4）人机协同入口

• 核心功能：提供人工确认、人工调整、人工终止入口，复杂故障需人工审核后才能执行，避免自动化决策失误导致的二次故障；

• 配套能力：联动运维工单系统（如Jira、禅道），自动创建故障工单，关联分析结果、决策建议、处置记录。

第六层：自动化执行层------AIOps的"手脚"，端到端故障自愈

自动化执行层是AIOps的手脚 ，核心目标是将决策输出层的指令转化为实际的运维行动 ，实现故障自愈、资源调度、配置变更 等运维操作的自动化，替代传统人工的"手动敲命令、手动改配置、手动调资源"，实现从告警到恢复的端到端自动化。

该层的核心是自动化执行的可靠性与安全性 ，需具备故障隔离、操作回滚、权限管控、执行审计等能力，避免自动化操作导致的系统风险。

1. 三大核心执行能力

覆盖故障处置、资源管理、配置管理三大运维核心场景，实现端到端自动化：

（1）故障自愈------自动化处置故障

核心目标：故障发生后，自动执行处置操作，实现故障快速恢复，是AIOps最核心的落地能力，直接体现运维效率的提升。

• 典型落地场景：

  • 基础资源故障：磁盘满→自动清理日志/临时文件、内存高→自动释放缓存、进程挂掉→自动重启进程；

  • 中间件故障：数据库连接数满→自动释放无效连接、慢查询→自动终止进程、Redis缓存击穿→自动添加缓存；

  • 应用故障：应用挂掉→自动重启容器/Pod、接口调用失败→自动重试/流量切分、微服务故障→自动熔断/降级。

• 核心执行方式：脚本执行、API调用、容器编排（K8s）、配置中心下发。

（2）资源调度------自动化弹性扩缩容

核心目标：基于趋势预测与容量规划结果，实现资源的自动化弹性扩缩容，保证系统性能的同时，优化资源利用率。

• 典型落地场景：

  • 业务峰值：交易数飙升→自动扩容Pod/虚拟机、带宽不足→自动提升带宽；

  • 业务谷值：交易数下降→自动缩容Pod/虚拟机、释放空闲资源；

  • 资源瓶颈：CPU/内存持续高负载→自动扩容资源、缓解性能瓶颈。

• 核心执行平台：K8s（容器调度）、KVM/Xen（虚拟机调度）、云平台API（阿里云/腾讯云/华为云弹性伸缩）。

（3）配置变更------自动化配置管理

核心目标：实现运维配置的自动化下发、更新、回滚，替代传统人工的"手动改配置、手动重启服务"，解决配置不一致、配置变更失误的问题。

• 典型落地场景：

  • 配置下发：新节点上线→自动下发标准化配置、应用升级→自动更新配置；

  • 配置回滚：配置变更导致故障→自动回滚至历史正常配置；

  • 配置审计：自动检测配置变更，记录变更人、变更时间、变更内容，实现配置可追溯。

• 核心执行工具：Ansible、SaltStack、Chef、Puppet、自研配置中心。

2. 核心执行架构与技术

采用分布式、松耦合 的执行架构，分为执行引擎、执行节点、操作仓库、管控中心四大模块，兼顾执行效率与安全性：

模块名称	核心功能	典型技术/工具
执行引擎	接收决策指令，调度执行节点，管理执行流程	自研执行引擎、Airflow、DolphinScheduler
执行节点	部署在目标服务器/集群，执行具体的运维操作（脚本/API/命令）	Ansible Agent、K8s Operator、自定义Agent
操作仓库	存储标准化的运维操作脚本、指令、配置模板，实现操作复用	Git、Harbor、自研操作管理平台
管控中心	实现执行权限管控、操作回滚、故障隔离、执行审计	自研管控平台、RBAC权限管理、审计日志系统

3. 核心安全设计（自动化执行的生命线）

自动化执行的最大风险是操作失误导致的二次故障，因此必须具备完善的安全管控能力，核心设计要点：

1. 故障隔离 ：自动化操作仅在指定故障范围内执行，避免影响正常业务；

2. 操作回滚 ：所有自动化操作均支持一键回滚，操作失败/故障扩大时，立即回滚至操作前状态；

3. 权限管控 ：基于RBAC实现细粒度权限管理，不同角色拥有不同的执行权限，避免越权操作；

4. 灰度执行 ：复杂操作支持灰度执行（如先在测试节点执行，验证成功后再全量执行）；

5. 执行审计 ：记录所有自动化操作的执行人、执行时间、执行内容、执行结果，实现操作可追溯、可审计；

6. 熔断机制 ：当自动化操作导致故障扩大时，自动熔断执行流程，终止后续操作。

三大支撑层------保障AIOps平台的稳定、可用、可扩展

AIOps的六层核心闭环需要平台底座、可视化、安全与管控三大支撑层的保障，才能实现企业级的规模化、高可靠、高安全部署，避免"空中楼阁"式的架构设计。

1. 平台底座------AIOps的基础设施

核心目标：为AIOps平台提供稳定、可扩展、高可用 的基础设施支撑，实现平台的容器化、云原生、分布式部署。

• 核心技术：

  • 容器编排：K8s、Docker Swarm；

  • 云原生中间件：Kafka（消息队列）、Redis（缓存）、ETCD（配置中心）、Nginx（反向代理）；

  • 分布式存储：Ceph、GlusterFS、云存储；

  • 计算资源：虚拟机、物理机、云服务器（ECS）、容器实例。

• 核心设计 ：平台底座采用微服务架构，各模块独立部署、横向扩展，支持百万级运维数据的处理与分析。

2. 可视化中心------AIOps的"眼睛"

核心目标：将数据、分析结果、执行过程、故障处置记录 以可视化 的形式呈现，实现运维工作的透明化、可监控、可追溯，同时为人工介入提供直观的操作界面。

• 核心可视化能力：

  • 监控大屏：全局运维监控大屏、业务监控大屏、故障监控大屏，实时展示系统运行状态；

  • 分析报表：异常检测报表、根因定位报表、容量规划报表、资源利用率报表，支持多维度查询与导出；

  • 链路拓扑：分布式链路拓扑图、IT资产拓扑图、故障传播路径图，直观展示系统架构与故障影响；

  • 操作界面：自动化执行操作界面、人工介入确认界面、故障处置工单界面，实现人机协同的可视化操作。

• 典型工具：Grafana、ECharts、DataV、自研可视化平台。

3. 安全与管控------AIOps的"防火墙"

核心目标：为AIOps平台提供全流程的安全管控，保障平台自身的安全与运维操作的安全，避免平台被攻击、操作被篡改、数据泄露等风险。

• 核心安全能力：

  • 权限管理：基于RBAC的细粒度权限管控，支持用户/角色/资源的权限分配；

  • 数据安全：运维数据加密传输、加密存储，敏感数据脱敏，避免数据泄露；

  • 平台安全：AIOps平台自身的漏洞扫描、入侵检测、防火墙防护；

  • 审计日志：记录所有平台操作、自动化执行、人工介入的日志，实现全流程可审计、可追溯；

  • 故障隔离：自动化操作的故障隔离、平台故障的容灾备份，避免平台故障影响业务系统。

AIOps 技术架构落地关键要点

1. 场景化落地 ：从企业核心运维痛点（如故障定位慢、告警漏报误报、资源浪费）出发，选择1-2个场景先行落地（如异常检测、故障自愈），再逐步扩展，避免"大而全"的盲目建设；

2. 数据先行 ：先解决数据采集、数据治理问题，构建高质量的运维数据仓库，再进行算法与分析层的建设，无数据不智能；

3. 人机协同：初期保留充分的人工介入入口，逐步提升自动化率，避免一步到位的全自动导致的运维风险；

4. 算法与业务融合 ：算法需深度适配企业的业务场景与IT架构，避免单纯的算法堆砌，兼顾准确性与可解释性；

5. 标准化与复用 ：制定企业级的运维数据标准、特征标准、操作标准，实现技术组件、特征、操作的复用，降低建设与维护成本；

6. 持续迭代 ：AIOps是持续迭代的工程，需将自动化执行的结果、人工处置的经验持续回流至平台，优化算法模型与处置策略，实现自迭代、自优化。

AIOps 技术架构典型落地案例（电商场景）

以电商交易系统为例，展示AIOps技术架构的端到端落地流程：

1. 数据采集：通过Prometheus采集服务器/数据库/中间件指标，Filebeat采集日志，OpenTelemetry采集分布式链路数据；

2. 数据治理：清洗日志噪声，标准化指标单位，按请求ID关联指标/日志/链路数据，存储至Prometheus+Elasticsearch；

3. 特征工程：提取CPU/内存的时序统计特征、慢查询的关联特征、链路调用的拓扑特征；

4. 智能分析：通过孤立森林检测到MySQL CPU飙升的异常，通过因果图谱定位到慢查询是根因，通过Prophet预测交易峰值；

5. 决策输出：判定为P1级故障，生成"自动终止慢查询进程+添加索引建议"的决策方案；

6. 自动化执行：自动执行KILL命令终止慢查询进程，同时创建工单推送索引添加建议给DBA；

7. 效果反馈：故障恢复，交易延迟降至正常水平，处置结果回流至数据采集层，优化后续的根因定位模型。