AIOps和APM有什么区别?应该怎么选择?
1、APM的本质是监控工具，主要关注应用程序的性能，但随着APM逐渐向智能化发展，越来越多的APM产品也开始提供故障预测能力，这就使得APM和AIOps的边界变得有些模糊。
2、比如：SOC平台专注于信息安全管理；APM平台专注应用逻辑拓扑管理，应用故障诊断等。而AIOps平台则是以传统ITOM平台为基础，通过接口集成，汇总各个ITOM平台组件中的孤立运维数据，使其打破数据孤岛壁垒。
3、判断最佳的应对方案。由此可以看出，基于 AIOps 的管理方法对监控式运维的底层技术实现了颠覆。传统 IT 运维管理工具更为关注突发事件（即告警）、配置和性能，而 AIOps 则更加关注问题、分析和预测，二者可谓互相补充相得益彰。
4、所谓的AIOps，简单理解就是基于自动化运维，将AI和运维很好的结合起来。
有人知道智能运维是什么?
1、智能运维是一种全新的数字化运维能力，也将是数字化转型的必备能力。智能运维相对于传统运维模式而言，能够在运维数据治理、业务数字化风险、运维人力成本和业务侧影响力四个方面有本质的效能提升。
2、智能运维决不是一个跳跃发展的过程，而是一个长期演进的系统，其根基还是运维自动化、监控、数据收集、分析和处理等具体的工程。
3、智能制造是指利用人工智能进行一些行业的制造，智能运维则是指，用人工智能进行智能运算以及各种更高级别计算。智能制造主要工作是制作机械零件，或者一些大型的机械组装。
4、手工——机器——自动化——智能化，这种生产方式的演进，其目的就是逐步用机器取代人工，最大限度地把人从繁复的、非创造性的劳动中解放出来，以提高生产质量、降低生产成本。
5、智能运维系统是阿里云Elasticsearch（简称ES）的辅助产品，提供集群、节点、索引等二十余个诊断项的健康检测功能。通过智能运维系统，您可以探测集群潜在风险，寻找最佳解决方案。
智能运维是什么?
智能运维决不是一个跳跃发展的过程，而是一个长期演进的系统，其根基还是运维自动化、监控、数据收集、分析和处理等具体的工程。
智能运维是一种全新的数字化运维能力，也将是数字化转型的必备能力。智能运维相对于传统运维模式而言，能够在运维数据治理、业务数字化风险、运维人力成本和业务侧影响力四个方面有本质的效能提升。
智能运维是学习等人工智能算法，自动地从海量运维数据中进行实时或离线分析，通过主动性、人性化和动态可视化，增强传统运维的能力。
手工——机器——自动化——智能化，这种生产方式的演进，其目的就是逐步用机器取代人工，最大限度地把人从繁复的、非创造性的劳动中解放出来，以提高生产质量、降低生产成本。
智能运维系统是阿里云Elasticsearch（简称ES）的辅助产品，提供集群、节点、索引等二十余个诊断项的健康检测功能。通过智能运维系统，您可以探测集群潜在风险，寻找最佳解决方案。
AIOps未来趋势是怎么样的?
AIOps 是运维发展的必然趋势。一个很明显的规律，凡是让能让我们的生活变得更美好、更简单、更方便的技术，一定会具有强大的生命力，也必然会成为发展趋势，而 AI 正是这样的技术之一，AIOps 又是其中的一个专业领域。
不过ITOA、AIOps会是未来增长最快的两个方向。另外，随着云原生的发展，IT运维在云端的落地也越来越多。现在，IT运维的发展正处于螺旋式的上升期，根据Gartner预测未来3-5年内，可观测的智能运维能够达到成熟期。
其中包含的场景更加丰富，包括异常告警、告警收敛、故障分析、趋势预测、故障画像等等。所谓的AIOps，简单理解就是基于自动化运维，将AI和运维很好的结合起来。
未来，AIOps 将是运维发展的必然趋势，也将是增长最快的方向。根据Gartner预测未来3-5年内，可观测的智能运维能够达到成熟期。尤其对于中大型企业来说，企业的数字化转型成功与AIOps智能运维建设密不可分。
在未来五年内，电信行业市场的运维系统和平台将加速AI能力的升级，成为电信领域AI应用的核心场景，投资占比达到60%。因此，AIOps已经成为电信网络运维智能化转型趋势。通过构建电信领域AIOps平台能力，快速实现智能运维升级。
AIOps是什么?和AI有什么关系?
1、AIOps，也就是基于 算法 的 IT 运维（Algorithmic IT Operations），是由 Gartner 定义的新类别，源自业界之前所说的 ITOA（IT Operations and Analytics）。
2、智能运维即是AIOps，根据Gartner最新解释，指整合大数据和机器学习能力，通过松耦合、可扩展方式去提取和分析数据量(volume)、种类(variety)和速度(velocity)这三个维度不断增长的IT数据，进而为IT运维管理产品提供支撑。
3、AIOps，顾名思义是将AI赋能于IT运维管理。国际权威咨询机构Gartner在2016年的报告里首次提出AIOps的概念。传统的IT运维工作，大多是借助监控软件查看数据，并依赖运维人员的经验进行根因定位和排障。