【摘 要】
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在如今互联网技术尤其是5G技术快速发展的大环境以及科技兴国国策的大力推动下,促使一个企业不断向前发展的源动力之一必定是其对生产过程的智能化、自动化的无限趋近。由于运维人员如今所面临的运维场景和系统架构愈发复杂以及多种生产要素之间的关联度越来越高,传统的、被动的、人工干预的运维方式已经无法满足企业的数字化转型需求。运维系统的好坏,虽然不会直接对效益产出有直接影响,但它会对团队运营的效率,系统运转的可
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在如今互联网技术尤其是5G技术快速发展的大环境以及科技兴国国策的大力推动下,促使一个企业不断向前发展的源动力之一必定是其对生产过程的智能化、自动化的无限趋近。由于运维人员如今所面临的运维场景和系统架构愈发复杂以及多种生产要素之间的关联度越来越高,传统的、被动的、人工干预的运维方式已经无法满足企业的数字化转型需求。运维系统的好坏,虽然不会直接对效益产出有直接影响,但它会对团队运营的效率,系统运转的可靠性有着持续性、偶然但关键的影响。近十年来,随着人工智能技术的不断发展,研究人员开始思考将人工智能技术和IT运维技术相结合,出现了智能运维（AIOps）技术以及概念。AIOps的概念自诞生之时,就意味着它会对运维的各个环节产生变革,例如安全监控、故障预警、根因分析、数据自动整合、图像识别、成本以及收入预测等等。本文的论述内容主要分为两个部分。前半部分主要分析了目前行业背景和技术趋势以及国内外研究进展。然后分析传统运维的运作过程,总结传统运维的缺点和局限性,并和基于机器学习的智能运维方式（AIOps）进行比较,然后阐述AIOps的技术优势。后半部分主要研究智能运维的安全监控体系,分为两大部分:AIOps异常检测技术和AIOps故障诊断技术。AIOps异常检测技术研究首先提出模块设计方案,然后采用长短期记忆人工神经网络（LSTM）以及MBAS-BP算法对进行编程实验,并对实验结果做出分析和总结。AIOps故障诊断技术研究部分介绍了故障诊断的技术研究现状,然后采用结合萤火虫优化算法的BP神经网络（FA-BP）进行编程实验,并对结果做出分析。
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