AIOps工具在IT领域具有广阔的应用前景，但是云技术是AIOps有望提供最大收益的领域之一。在这一点上，云计算在IT行业中已经是成熟的领域。尽管AIOps的影响绝不仅限于云，但AIOps是目前为数不多的破坏我们与云基础架构交互方式的力量之一。

定义AIOpsAIOps是Gartner在2016年创造的一个术语，是指人工智能在IT运营工作中的应用。基本AIOps涉及使用AI来帮助解释或分析IT环境中的数据。更高级的AIOps用例集中于利用AI 自动执行员工传统上必须手动执行的IT管理任务。AIOps概念在该术语发明之前就已经存在。实际上，如果您在过去20年中的任何时候使用机器学习或数据分析工具来辅助应用程序监视或安全测试，则您正在使用AIOps。但是在过去的几年中，AIOps和AIOps工具迅速普及。这种趋势反映了AI的日益成熟，以及现代IT工作负载的规模和复杂性不断增加。

AIOps与云计算的未来AIOps在整个IT行业中都具有广阔的应用前景。然而，在许多方面，云计算是AIOps有望提供最大收益的领域之一。这是因为AIOps可以解决云中一些最复杂的挑战-其他技术尚未充分解决的挑战。1.成本优化在云中运行工作负载非常容易。以成本优化的方式运行它们要困难得多。云供应商并没有竭尽全力帮助客户减少在平台上的花费。而且，尽管可以使用各种第三方工具来帮助预测和管理云成本，但是大多数工具需要IT团队进行相当多的手动工作才能建立和使用。AIOps承诺将对云成本优化提高自动化水平和实时洞察力。AIOps工具不仅可以为公司在云中超支的地方提供建议，而且还可以采取自动重新配置工作负载以节省资金的额外步骤。2.云迁移从某种意义上说，云迁移比以往更加困难。虽然兴起multicloud，并出现类似Kubernetes平台和ANTHOS，已使得它更容易集成在一个云与托管在其他正在运行的工作负载，公有云在其他方面变得更加本土。如果您采用Azure Stack或AWS Outposts之类的框架来帮助构建您的云工作负载，则最终将高度依赖您的云提供商，而无需简单的方法即可将应用程序，数据和配置移至另一个公共云而无需重建所有内容从头开始。3.云架构规划IT团队在使用时，有太多的云服务可供选择。借助AIOps，可以更轻松地预测哪种架构模式和配置最适合给定的云工作负载。通过使用有关工作负载需求以及每个潜在体系结构解决方案的性能和成本的数据，AIOps工具可以提供比IT团队可以手动设计的建议更强大，更系统的建议。

云计算的应用在未来时代的应用会越来越广泛，不得不说即是未来趋势，而人才的需求也会越来越旺盛，就业前景也非常广阔。腾科教育提供华为认证推出的HCIE-CLOUD的课程。学习知识，为未来生活保障。