雷锋网按：越是传统的行业，在被人工智能改造时，所迸发出来的潜力就越大。从某种程度上看，这句话是完全成立的，经过多轮新技术仍旧没有完全进化的行业，往往有着很坚固的改造壁垒，相对应的，一旦遇到适用于该行业的新技术，技术断代所积累的潜力也将一并爆发。伴随最初的 IT 而兴起的运维行业，似乎正打开智能化的大门。

智能运维行业的现状是——搞机器学习的人很难迅速了解智能运维的知识和场景，比如各类监控数据，要梳理很长时间才能理解；搞运维的人又很难把机器学习吃透，两者之间存在一个巨大的鸿沟。

纯粹从人工智能算法方向切入的智能运维产品的提供商在国内还属于少数派，新技术的诞生期走的总是“高大上”路线，运维这一传统行业还未到广泛拥抱人工智能的爆发期，但先行者已经着手。

运维发展的三个阶段

对于任何一家现代企业，运维都是必不可少的一部分，甚至小到修电脑（服务器），大到支撑千万 DAU 应用、十万级服务器的业务稳定，都是运维的工作范畴。

运维行业的整体发展大致经历三个阶段：

手工运维：初级运维方法，所有决策和操作都由人工完成，低效、重复、易出错；

自动化运维：通过脚本化提高操作效率，但仍需人工分析海量数据，决策速度慢、不准确、耗人力；

智能运维 AIOps：利用 AI 算法分析海量运维数据，自动、准确发现和定位问题，从决策层面进一步提高运维效率。

刘大鹏表示，运维的确是一个很传统的行业，所有的企业只要有 IT 的软件和硬件，就会有运维需求，关于智能运维的讨论逐渐火热，实际上也是因为运维行业随着底层 IT 基础架构、软件规模量级的提高，原来的运维方式越来越难以支撑，所以开始出现智能运维的概念。