随着IT系统的快速发展，传统的人工运维方式已经无法满足IT系统高效、稳定运转的需求。智能运维系统标准应运而生，它依托大数据分析、机器学习和人工智能技术，实现IT系统的自动化运维与持续优化，成为现代网络运维的发展方向。

智能运维系统标准主要由四大支柱组成：

一，可观察性。通过日志监控、应用性能管理等方式收集IT系统各类监控数据，实现全面观察，此为后续分析和运维的基础。丰富的监控数据才能为机器学习算法提供更准确的训练输入。运维团队需要部署日志系统，应用性能管理工具等，搭建庞大的监控体系，全面采集系统数据。

二，可分析性。利用大数据分析和机器学习算法分析海量监控数据，检测异常情况，预测系统故障和风险，提供数据支撑。通过机器学习训练模型，可以实现准确异常检测和故障预测，大大缩短问题定位和处理时间，预防系统停机等严重后果产生。

三，自动化运维。根据分析结果，自动触发运维操作如配置变更、补丁更新等，减少人工介入和手动错误。自动化运维可以实现7*24小时高效运转，释放更快速和准确。人工介入只在必要情况下进行，提高工作效率。

四，闭环优化。持续分析监控数据和运维效果，优化监控方案和运维策略，不断提高智能运维的准确度和工作效率。闭环优化使智能运维系统标准成为一个不断学习和进步的系统，可以根据更新的数据和效果更新机器学习模型，调整监控计划，持续演进。

智能运维系统标准的应用将大幅降低人工运维成本，实现IT系统高效稳定运行。运维团队应关注该标准更新发展，加强监控、大数据与人工智能应用，构建自动化运维体系，以更低成本获取更高价值。可观察、可分析、自动化与优化，这是智能运维的四大支柱，也是IT运维趋势的风向标。