「听云大讲堂」
「听云大讲堂」是一期短视频科普节目，每期一分钟，迅速了解可观测性与应用安全。
第 5 期：
可观测性和 AIOps 的关系
想弄明白可观测性与 AIOps 的关系，首先我们要知道 AIOps 到底是什么。
AIOps，即智能运维，是将人工智能（AI）技术应用于 IT 运维（IT Operations）的一种方法。它利用机器学习、数据分析和自动化技术，对 IT 运维环境中的海量数据进行实时分析和处理，AIOps 的核心在于利用人工智能算法对大量高质量的数据进行分析和处理，以实现智能化运维决策。最终目标是以 AI 代替人工，减少人为错误、提高运维效率、降低运维成本、提升系统稳定性和可靠性。
在实际的落地实践中，我们发现 AIOps 的落地效果并不如预期。最大的问题在于现行的 IT 运维系统缺乏全面、准确、丰富上下文并且相关性强的可观测性数据，AIOps 的算法模型无法有效训练和推理，导致分析结果不可靠。
因此，在当前 AIOps 落地不理想的情况下，可观测性的价值更加凸显：
即使没有完整的 AIOps 解决方案，加强可观测性建设也能显著提升运维人员的问题发现和定位能力，降低故障处理时间。
除运维外，可观测性还可以为开发、产品和业务团队提供有价值的洞察，支持性能优化和用户体验提升、支持应用安全的提升。
可观测性与 AIOps是互补的协同关系，可观测性为 AIOps 提供高质量的数据基础；AIOps 赋能可观测性，使根因分析更快更准确，两者共同通过数据驱动智能运维，共同提升系统稳定性与运维效率。
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