随着 AI、大数据技术在 IT 运维领域的落地，AIOps 成为传统运维厂商、新兴 APM/NPM 厂商和云服务商追捧的焦点，越来越多的用户开始了解、尝试和应用 AIOps。但是，由于不同厂商的 AIOps 发展路径和自身产品技术实力的不同，对于 AIOps 的定义和宣传有很大的差异，而用户面对嘈杂的市场声音往往就像雾里看花，显得无所适从。

美国著名 IT 研究机构 Enterprise Management Associates(EMA) 副总裁 Dennis Drogseth 在《AIOps IT Analytics at the Crossroads》网络研讨会上，同样被欧美用户多次问及 AIOps 和传统监控工具之间界限的问题，特别是 AIOps 和 APM 产品的功能差异，如：它们到底有何不同？如果已经有了 APM，还需要 AIOps 吗？企业为什么要同时购买 APM 和 AIOps 产品？

根据 Gartner 在 2019 年 7 月发布的 IT 性能分析技术成熟度曲线显示，AIOps 正在从科技诞生的促动期 (Technology Trigger) 进入过高期望的峰值（Peak of Inflated Expectations），而 APM/NPM 等技术已经进入稳步爬升的光明期 (Slope of Enlightenment)，为什么还会出现 AIOps 和 APM/NPM 概念混淆？这里既有两种产品相互交叉造成的误解的因素，也有市场炒作和竞争的原因。Dennis Drogseth 将在本文中为我们理清 AIOps 和 APM 的异同。

APM 和 AIOps 的本质区别

APM 的本质是监控工具。顾名思义，Application Performance Monitoring（Gartner 对 APM 的定义）主要关注应用程序的性能，包括一些应用程序 / 基础架构的相互依赖性（应用拓扑）。诚然，随着 APM 逐渐向智能化发展，越来越多的 APM 产品开始在某种程度上提供故障预测能力，让 APM 和 AIOps 的边界变得有些模糊，但在更广泛的 IT 运维管理与分析场景中，APM 的重点仍是监控，同时也是 AIOps 平台的最重要数据来源。

AIOps 是覆盖全部 7 层 IT 技术栈的平台解决方案。AIOps 作为一种运维策略，可以与企业现有的 ITOM 工具、基础设施监控（ITIM）、网络性能监控（NPM）、应用性能监控（APM）和数字性能监控（DPM）工具进行整合，同时 AIOps 的数据源还包括了 IoT、配置数据、日志文件，甚至电子表格等文档信息。

此外，从大数据分析到故障预测，AIOps 解决方案可利用超过 13 种不同的分析探索方法，用于规范和 if / then 风格的机器学习。EMA 研究表明，目前市场上流行的 AIOps 平台，有超过 50% 能接入 23 种以上不同监测系统和 ITOM 工具。最重要的是，AIOps 解决方案能够支持变更管理、容量预测、安全及 SecOps、成本优化、云迁移以及 DevOps 和终端用户体验分析，这些是远远超出 APM 能力范围的。

因此，我们能够得出一个基本结论：AIOps 是一种涵盖了 APM、网络管理、系统管理、数据库管理和多云管理的统一管控技术，能够关联整合和主动分析来自不同数据源的数据。AIOps 比 APM 在范围、用例和价值上更广泛，本质上与 EMA 定义的高级自动化分析（AIA）的目标是一致的。

APM 和 AIOps 的几点相似之处

但是，如果我们把 AIOps 看做可以替换 APM/NPM/DPM 的监控工具，同样有失偏颇。事实上，APM 的应用为 AIOps 能力的完善提供了巨大帮助。Dennis Drogseth 总结出以下四个方面：

APM 通过基础设施依赖性进行应用程序管理的价值越来越高，因此 APM 也就成为自上而下评估服务管理和服务交付有效性的重要依据。

APM 的核心能力之一是发现应用 / 基础架构拓扑，而应用发现和依赖关系映射（ADTD）提供了更多动态功能，这些功能同样是 AIOps 解决方案的基础，可以直接集成或借助 APM 的发现功能进行实现。

APM 越来越关注终端用户体验管理（DEM），这也是追求与业务价值保持一致的 AIOps 解决方案不断增强的能力之一。

业务绩效指标是选择 APM 解决方案的重要依据，这同样是用户选择 AIOps 解决方案的关键参数。当然 AIOps 平台拥有更全面的基础指标数据，可以更加全面的评估业务价值，分析容量、成本、安全 / 合规性问题和其他指标。

AIOps 如何实现 IT 统一管控

AIOps 作为一种覆盖全部技术栈的统一管控技术，能够帮助企业内部所有与 IT 相关部门进行变革，而不仅局限于运维部门。EMA 连续两年的研究显示，AIOps 能够在所有造成数据孤岛的 IT 工具整合中发挥巨大价值。此外，AIOps 与 IT 服务管理（ITSM）的集成也至关重要，因为这样才能帮助开发、安全团队和运营部门更有效地协同工作。

但是，企业内部应该正确认知 AIOps 并就起目标和价值达成共识，才能实现 IT 的统一管控。而要发挥统一平台的最大价值，需要把 AIOps 的领导力、创造力和灵活性应用在 IT 思维和工作方式中。与 CMDB/CMS 计划并行，AIOps 计划需要各部门主动共享数据，探索新的流程效率水平，同时提高自动化水平。此外，AIOps 需要更具凝聚力和更积极主动的心态，去探索遇到的新问题。当然，最佳实践仍然适用于 AIOps，与数字化转型计划保持一致，这些计划为 IT 转型提供了额外的砝码和价值。

虽然我们常常在市场上听到关于 AIOps 的错误概念，或从字面上把 AIOps 误解为 Ops 专用的运维工具平台，但希望大家通过本文清楚认识到：AIOps 是激发所有 IT 系统价值的基础。由于 AIOps 在产品设计和价值输出是非常多样化的，所以它不仅是一个市场概念，更是一个创新的 IT 环境。因此，我们需要根据现阶段的 IT 成熟度和业务需求，按照优先级选择适合的场景、用例，逐步推进 AIOps 的落地。