智能化it运维方案是在现有的应用性能管理系统、日志分析系统等的基础上，围绕用户场景和业务目标自动融合数据、智能化提取信息的过程。其通过规则积累指定应用运维经验，通过算法替代运维专家的逻辑思考，为发现风险、定位风险和处理风险提供了决策支持。接下来我们了解一下智能化it运维方案的关键技术有哪些。

数据采集，是实现精准预测、异常检测和根源问题定位分析算法的基础，没有覆盖全面、高质量、高精度的监控数据，再精妙的算法也很难发挥作用。围绕业务部门对服务质量目标保障的需求，要覆盖应用全链路的监控数据，就需要更丰富的监控数据采集手段。要达到监控范围涵盖应用从用户端到服务端的运行期状态、数据采集能力支持从基础设施到上层应用全栈软硬件的效果，需要解决用户数字体验与终端设备监控、业务流程及系统可用性检测、网络状态监控、代码执行链路追踪、日志分析及标准化协议/接口对接等技术问题。

数据存储，常用的监控数据分析技术处理的数据量较小，类型单一。对于代码调用链路，尤其是分布式事务处理的代码链路，需要对海量数据按预先注入的 TraceID、SpanID 进行关联，另外，不同数据存储方式的实现原理不同，核心能力也有差别。为了支撑上层多样化数据的统计分析、检索，需要综合利用各数据库的优势。

数据分析海量运维大数据分析是实现应用智能运维的关键。数据采集层通过数据预处理和格式转换将这些数据转化为格式化数据，推送到数据存储平台存储。常用的数据分析技术包括异常检测、指标关联分析、趋势预测、因果分析等，用这些技术对信息进行深度加工，可找出支持运维和运营决策及采取下一步动作的信息。

智能化it运维方案是现代企业进行高效IT系统运营的关键。企业对于IT运维管理的要求也越来越高，通过智能化it运维方案，能够帮助企业实现IT系统的智能化运维管理，为企业的发展提供有力的支持。‍