摘要： 本文深入探討了人工智能（AI）技術(shù)對(duì) IT 運(yùn)維管理流程的深遠(yuǎn)影響與改造。通過(guò)對(duì)事件管理、問(wèn)題管理、變更管理、服務(wù)請(qǐng)求管理等核心流程的詳細(xì)分析，闡述了 AI 如何將傳統(tǒng)被動(dòng)、人工主導(dǎo)的運(yùn)維模式轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄堋⒅鲃?dòng)的自動(dòng)化運(yùn)維模式。同時(shí)，本文還對(duì)實(shí)現(xiàn) AI 驅(qū)動(dòng)運(yùn)維所需的工具能力提出了具體要求，并通過(guò)多維度的對(duì)比分析，為 IT 運(yùn)維管理者提供了切實(shí)可行的改進(jìn)建議，助力企業(yè)在數(shù)字化時(shí)代提升運(yùn)維效率、降低成本、增強(qiáng)系統(tǒng)可靠性，實(shí)現(xiàn)運(yùn)維管理的智能化轉(zhuǎn)型。

01.引言

在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，企業(yè)的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)對(duì) IT 系統(tǒng)的依賴程度達(dá)到了前所未有的高度。從日常辦公到核心業(yè)務(wù)流程，從客戶交互到供應(yīng)鏈管理，IT 系統(tǒng)如同企業(yè)的神經(jīng)中樞，確保各項(xiàng)業(yè)務(wù)活動(dòng)的順暢進(jìn)行。與此同時(shí)，隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)的廣泛應(yīng)用，IT 環(huán)境變得愈發(fā)復(fù)雜，傳統(tǒng)的 IT 運(yùn)維管理流程面臨著巨大的挑戰(zhàn)。

權(quán)威調(diào)研機(jī)構(gòu) Gartner 的數(shù)據(jù)顯示，在過(guò)去的幾年中，企業(yè) IT 系統(tǒng)的規(guī)模和復(fù)雜度以每年超過(guò) 20% 的速度增長(zhǎng)，而平均每個(gè)企業(yè)每天要處理大量的運(yùn)維事件。在這種情況下，傳統(tǒng)的基于人工經(jīng)驗(yàn)和規(guī)則的運(yùn)維管理方式不僅效率低下，而且難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的故障場(chǎng)景，導(dǎo)致業(yè)務(wù)中斷風(fēng)險(xiǎn)增加，運(yùn)維成本居高不下。

人工智能（AI）技術(shù)的飛速發(fā)展為 IT 運(yùn)維管理帶來(lái)了新的曙光。AI 憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力、智能分析能力和自動(dòng)化執(zhí)行能力，能夠?qū)Ａ康倪\(yùn)維數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，提前預(yù)測(cè)潛在故障，自動(dòng)化處理常見(jiàn)問(wèn)題，從而顯著提升 IT 運(yùn)維管理的效率和質(zhì)量，降低業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和運(yùn)維成本。

對(duì)于 IT 運(yùn)維管理者而言，深入了解 AI 對(duì) IT 運(yùn)維管理流程的影響，并積極采取措施推動(dòng)運(yùn)維流程的變革與優(yōu)化，已成為提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力、保障業(yè)務(wù)連續(xù)性的關(guān)鍵所在。本文將詳細(xì)探討 AI 在 IT 運(yùn)維管理的事件、問(wèn)題、變更、服務(wù)請(qǐng)求等核心流程中的應(yīng)用，分析流程變化趨勢(shì)，并為 IT 運(yùn)維管理者提供切實(shí)可行的改進(jìn)建議。

02.AI 重塑事件管理流程

1）傳統(tǒng)事件管理流程剖析

傳統(tǒng)的事件管理流程通常以服務(wù)臺(tái)為核心，主要依賴人工進(jìn)行事件的受理、分類、分派和處理。當(dāng)最終用戶遇到問(wèn)題時(shí)，通過(guò)電話、郵件或工單系統(tǒng)向服務(wù)臺(tái)報(bào)告事件，服務(wù)臺(tái)工作人員記錄事件詳情，并根據(jù)自身經(jīng)驗(yàn)對(duì)事件進(jìn)行初步分類和優(yōu)先級(jí)排序，然后將事件分派給相應(yīng)的技術(shù)人員進(jìn)行處理。技術(shù)人員在接到事件后，需要手動(dòng)排查故障原因，嘗試各種解決方案，直到問(wèn)題得到解決。最后，將事件的處理結(jié)果反饋給服務(wù)臺(tái)和用戶，并記錄在事件管理系統(tǒng)中。

這種傳統(tǒng)流程存在諸多弊端。首先，人工受理事件的效率較低，容易出現(xiàn)信息遺漏或錯(cuò)誤，導(dǎo)致事件處理周期延長(zhǎng)。其次，事件分類和優(yōu)先級(jí)排序主要依賴人工經(jīng)驗(yàn)，主觀性較強(qiáng)，可能導(dǎo)致重要事件得不到及時(shí)處理。再者，技術(shù)人員手動(dòng)排查故障原因的過(guò)程耗時(shí)耗力，尤其是在復(fù)雜的 IT 環(huán)境中，面對(duì)海量的系統(tǒng)日志和性能數(shù)據(jù)，人工很難快速定位問(wèn)題根源。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在傳統(tǒng)運(yùn)維模式下，平均每個(gè)事件的處理時(shí)間長(zhǎng)達(dá)數(shù)小時(shí)甚至數(shù)天，嚴(yán)重影響了業(yè)務(wù)的正常運(yùn)行。

2）AI 在事件管理中的關(guān)鍵作用

（1）智能事件監(jiān)測(cè)與預(yù)警

AI 通過(guò)實(shí)時(shí)收集和分析 IT 系統(tǒng)的各類數(shù)據(jù)，包括日志、性能指標(biāo)、網(wǎng)絡(luò)流量等，能夠利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立系統(tǒng)的正常行為模型。一旦系統(tǒng)出現(xiàn)異常行為，如指標(biāo)超出正常范圍、出現(xiàn)特定的錯(cuò)誤日志等，AI 能夠迅速識(shí)別并發(fā)出預(yù)警。與傳統(tǒng)的基于閾值的告警方式不同，AI 能夠根據(jù)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)變化自動(dòng)調(diào)整閾值，減少誤報(bào)和漏報(bào)的情況。

（2）自動(dòng)化事件分類與分派

AI 可以利用自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)事件描述進(jìn)行自動(dòng)分類和優(yōu)先級(jí)排序。NLP 技術(shù)能夠理解用戶提交的事件描述中的語(yǔ)義，將其準(zhǔn)確歸類到相應(yīng)的事件類型中，如網(wǎng)絡(luò)故障、服務(wù)器故障、應(yīng)用程序故障等。同時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法根據(jù)事件的影響范圍、緊急程度等因素，自動(dòng)確定事件的優(yōu)先級(jí)。然后，AI 根據(jù)預(yù)設(shè)的規(guī)則將事件自動(dòng)分派給最合適的技術(shù)人員或團(tuán)隊(duì)進(jìn)行處理。這一過(guò)程大大提高了事件分類和分派的準(zhǔn)確性和效率，減少了人工干預(yù)，避免了因人為因素導(dǎo)致的錯(cuò)誤和延誤。

（3）快速故障診斷與根因分析

在故障診斷和根因分析方面，AI 展現(xiàn)出了強(qiáng)大的能力。AI 能夠關(guān)聯(lián)分析多源數(shù)據(jù)，包括事件發(fā)生前后的系統(tǒng)狀態(tài)、日志信息、性能指標(biāo)等，通過(guò)復(fù)雜的算法模型快速定位故障根源。例如，美團(tuán)的 AIOps 平臺(tái)通過(guò)構(gòu)建智能告警和故障診斷系統(tǒng)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)海量的時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分類和異常檢測(cè)，并結(jié)合關(guān)聯(lián)分析技術(shù)，能夠快速確定故障的根本原因，大幅縮短了故障排查時(shí)間。傳統(tǒng)的根因分析可能需要數(shù)小時(shí)甚至數(shù)天，而 AI 驅(qū)動(dòng)的根因分析可以在幾分鐘內(nèi)完成，顯著提高了事件處理的效率。

（4）自動(dòng)化事件處理與修復(fù)

對(duì)于一些常見(jiàn)的、規(guī)律性的事件，AI 可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化處理和修復(fù)。通過(guò)預(yù)先編寫(xiě)的自動(dòng)化腳本和規(guī)則，AI 在檢測(cè)到相應(yīng)事件后，自動(dòng)執(zhí)行修復(fù)操作，如重啟服務(wù)、調(diào)整系統(tǒng)配置、更新軟件補(bǔ)丁等。這不僅減輕了運(yùn)維人員的工作負(fù)擔(dān)，還能夠快速恢復(fù)系統(tǒng)正常運(yùn)行，減少業(yè)務(wù)中斷時(shí)間。例如，在一些云服務(wù)提供商的運(yùn)維體系中，AI 能夠自動(dòng)檢測(cè)并處理服務(wù)器資源不足的問(wèn)題，通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配或自動(dòng)擴(kuò)展服務(wù)器集群，確保應(yīng)用程序的穩(wěn)定運(yùn)行。

3）事件管理流程的變化趨勢(shì)

（1）從被動(dòng)響應(yīng)到主動(dòng)預(yù)防

傳統(tǒng)的事件管理流程主要是被動(dòng)響應(yīng)模式，即等待事件發(fā)生后再進(jìn)行處理。而引入 AI 技術(shù)后，事件管理逐漸向主動(dòng)預(yù)防模式轉(zhuǎn)變。通過(guò) AI 的智能監(jiān)測(cè)和預(yù)警功能，運(yùn)維團(tuán)隊(duì)能夠提前發(fā)現(xiàn)潛在問(wèn)題，并采取相應(yīng)的措施加以解決，避免故障的發(fā)生或降低故障的影響程度。這一轉(zhuǎn)變使得事件管理從 “救火式” 的被動(dòng)應(yīng)對(duì)轉(zhuǎn)變?yōu)?“未雨綢繆” 的主動(dòng)防范，大大提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。

（2）自動(dòng)化程度大幅提升

AI 的應(yīng)用使得事件管理流程中的各個(gè)環(huán)節(jié)，從事件監(jiān)測(cè)、分類、分派到處理和修復(fù)，都實(shí)現(xiàn)了不同程度的自動(dòng)化。自動(dòng)化流程不僅提高了處理效率和準(zhǔn)確性，還減少了人為錯(cuò)誤的發(fā)生。運(yùn)維人員從繁瑣的重復(fù)性工作中解放出來(lái)，能夠?qū)⒏嗟臅r(shí)間和精力投入處理復(fù)雜問(wèn)題和優(yōu)化運(yùn)維策略上。未來(lái)，隨著 AI 技術(shù)的不斷發(fā)展，事件管理流程的自動(dòng)化程度將進(jìn)一步提高，甚至可能實(shí)現(xiàn)大部分事件的無(wú)人值守處理。

（3）數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策與優(yōu)化

AI 技術(shù)的核心是數(shù)據(jù)，在事件管理流程中，AI 通過(guò)對(duì)大量歷史事件數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)運(yùn)維數(shù)據(jù)的分析，為運(yùn)維決策提供了有力支持。例如，通過(guò)分析事件的發(fā)生頻率、類型分布、處理時(shí)間等數(shù)據(jù)，運(yùn)維團(tuán)隊(duì)可以了解系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié)，優(yōu)化運(yùn)維資源的分配，制定更有效的故障預(yù)防策略。同時(shí)，根據(jù) AI 反饋的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，不斷調(diào)整和優(yōu)化事件管理流程中的規(guī)則和算法，進(jìn)一步提升事件管理的效率和質(zhì)量。

4）傳統(tǒng)事件管理與 AI 驅(qū)動(dòng)事件管理的對(duì)比

03.AI 革新問(wèn)題管理流程

1）傳統(tǒng)問(wèn)題管理流程的局限

傳統(tǒng)的問(wèn)題管理流程側(cè)重于對(duì)已發(fā)生事件的事后分析，以找出問(wèn)題的根本原因并制定長(zhǎng)期解決方案。在這一過(guò)程中，通常由運(yùn)維人員手動(dòng)收集和整理相關(guān)事件數(shù)據(jù)，憑借個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)進(jìn)行分析，嘗試找出事件之間的關(guān)聯(lián)和潛在的問(wèn)題根源。然后，組織相關(guān)人員進(jìn)行討論，制定解決方案并實(shí)施。

然而，這種傳統(tǒng)流程存在明顯的局限性。一方面，人工收集和分析數(shù)據(jù)的效率低下，且容易受到主觀因素的影響，難以全面、準(zhǔn)確地識(shí)別問(wèn)題根源。在復(fù)雜的 IT 環(huán)境中，問(wèn)題往往涉及多個(gè)系統(tǒng)和組件，數(shù)據(jù)分散且量大，人工分析很難把握全局。另一方面，傳統(tǒng)流程缺乏有效的知識(shí)沉淀和復(fù)用機(jī)制，每次遇到類似問(wèn)題時(shí)，都需要重新進(jìn)行分析和處理，導(dǎo)致重復(fù)勞動(dòng)，浪費(fèi)時(shí)間和資源。此外，由于問(wèn)題分析和解決周期較長(zhǎng)，可能會(huì)導(dǎo)致問(wèn)題反復(fù)出現(xiàn)，影響業(yè)務(wù)的正常運(yùn)行。

2）AI對(duì)問(wèn)題管理的變革性影響

（1）自動(dòng)化問(wèn)題發(fā)現(xiàn)與關(guān)聯(lián)

AI 能夠自動(dòng)對(duì)海量的事件數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法識(shí)別出事件之間的潛在關(guān)聯(lián)和模式，從而快速發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。例如，AI 可以根據(jù)事件發(fā)生的時(shí)間順序、相關(guān)系統(tǒng)組件以及相似的故障特征，將看似孤立的事件關(guān)聯(lián)起來(lái)，找出它們背后可能存在的共同問(wèn)題根源。與傳統(tǒng)的人工分析方式相比，AI 能夠在更短的時(shí)間內(nèi)處理更多的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)隱藏在其中的問(wèn)題線索，大大提高了問(wèn)題發(fā)現(xiàn)的效率和準(zhǔn)確性。

（2）預(yù)測(cè)性問(wèn)題預(yù)防

借助 AI 的預(yù)測(cè)分析能力，企業(yè)可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)系統(tǒng)狀態(tài)，預(yù)測(cè)潛在問(wèn)題的發(fā)生。AI 通過(guò)建立系統(tǒng)的性能模型和故障預(yù)測(cè)模型，分析各種因素對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行的影響，提前識(shí)別出可能導(dǎo)致問(wèn)題的風(fēng)險(xiǎn)因素，并發(fā)出預(yù)警。運(yùn)維團(tuán)隊(duì)可以根據(jù)這些預(yù)警信息，提前采取預(yù)防措施，如優(yōu)化系統(tǒng)配置、進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)等，避免問(wèn)題的發(fā)生。

（3）智能知識(shí)管理與復(fù)用

AI 可以將問(wèn)題的分析過(guò)程、解決方案以及處理結(jié)果等信息自動(dòng)整理成知識(shí)，存儲(chǔ)在知識(shí)庫(kù)中。當(dāng)再次遇到類似問(wèn)題時(shí)，AI 能夠快速?gòu)闹R(shí)庫(kù)中檢索出相關(guān)解決方案，提供給運(yùn)維人員參考。同時(shí)，AI 還可以通過(guò)對(duì)新問(wèn)題的學(xué)習(xí)和分析，不斷更新和完善知識(shí)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的自動(dòng)沉淀和復(fù)用。這種智能知識(shí)管理機(jī)制大大提高了問(wèn)題解決的效率，減少了對(duì)運(yùn)維人員個(gè)人經(jīng)驗(yàn)的依賴，使得整個(gè)團(tuán)隊(duì)能夠更好地應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜問(wèn)題。

3）問(wèn)題管理流程的優(yōu)化方向

（1）建立持續(xù)學(xué)習(xí)的問(wèn)題分析體系

基于 AI 的問(wèn)題管理流程應(yīng)具備持續(xù)學(xué)習(xí)的能力，不斷適應(yīng) IT 系統(tǒng)的變化和新出現(xiàn)的問(wèn)題類型。通過(guò)持續(xù)收集和分析新的事件數(shù)據(jù)，AI 能夠自動(dòng)更新問(wèn)題分析模型和知識(shí)庫(kù)，提高對(duì)問(wèn)題的識(shí)別和解決能力。運(yùn)維團(tuán)隊(duì)需要定期對(duì) AI 的分析結(jié)果進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證，及時(shí)調(diào)整模型參數(shù)和算法，確保問(wèn)題管理流程的有效性和準(zhǔn)確性。

（2）加強(qiáng)跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作與溝通

問(wèn)題管理往往涉及多個(gè)部門(mén)和團(tuán)隊(duì)，如運(yùn)維團(tuán)隊(duì)、開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)、業(yè)務(wù)部門(mén)等。在 AI 驅(qū)動(dòng)的問(wèn)題管理流程中，需要加強(qiáng)跨團(tuán)隊(duì)之間的協(xié)作與溝通，確保各方能夠及時(shí)共享信息，共同參與問(wèn)題的分析和解決。通過(guò)建立統(tǒng)一的問(wèn)題管理平臺(tái)，利用 AI 實(shí)現(xiàn)信息的自動(dòng)推送和協(xié)同工作的自動(dòng)化，提高團(tuán)隊(duì)之間的協(xié)作效率，縮短問(wèn)題解決周期。

（3）融合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行問(wèn)題分析

為了更全面地理解問(wèn)題對(duì)業(yè)務(wù)的影響，問(wèn)題管理流程應(yīng)融合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。AI 可以將 IT 運(yùn)維數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)相結(jié)合，如用戶行為數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)交易數(shù)據(jù)等，從業(yè)務(wù)角度深入分析問(wèn)題的根源和影響范圍。通過(guò)這種方式，運(yùn)維團(tuán)隊(duì)能夠制定出更具針對(duì)性的解決方案，不僅解決技術(shù)問(wèn)題，還能有效提升業(yè)務(wù)的穩(wěn)定性和用戶體驗(yàn)。

4）傳統(tǒng)問(wèn)題管理與 AI 驅(qū)動(dòng)問(wèn)題管理的對(duì)比

04.AI 優(yōu)化變更管理流程

1）傳統(tǒng)變更管理流程的挑戰(zhàn)

傳統(tǒng)的變更管理流程旨在確保對(duì) IT 系統(tǒng)的變更能夠有序、可控地進(jìn)行，以最小化變更對(duì)業(yè)務(wù)的影響。在傳統(tǒng)流程中，變更請(qǐng)求通常由業(yè)務(wù)部門(mén)或運(yùn)維團(tuán)隊(duì)提出，然后經(jīng)過(guò)一系列的評(píng)估、審批、計(jì)劃和實(shí)施步驟。變更評(píng)估主要依賴人工經(jīng)驗(yàn)，對(duì)變更可能帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)和影響進(jìn)行主觀判斷，這往往存在一定的局限性，難以全面評(píng)估復(fù)雜變更的潛在風(fēng)險(xiǎn)。

變更實(shí)施過(guò)程中，由于涉及多個(gè)系統(tǒng)和環(huán)節(jié)的協(xié)調(diào)，容易出現(xiàn)人為錯(cuò)誤，導(dǎo)致變更失敗或引發(fā)新的問(wèn)題。此外，變更實(shí)施后需要人工手動(dòng)驗(yàn)證變更是否成功，以及是否對(duì)其他系統(tǒng)產(chǎn)生了負(fù)面影響，這一過(guò)程效率低下且容易遺漏問(wèn)題。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在傳統(tǒng)變更管理模式下，約有 30% 的變更會(huì)出現(xiàn)不同程度的問(wèn)題，導(dǎo)致業(yè)務(wù)中斷或性能下降。

2）AI 為變更管理帶來(lái)的創(chuàng)新

（1）智能化變更風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

AI 可以通過(guò)對(duì)歷史變更數(shù)據(jù)、系統(tǒng)配置信息、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)的分析，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立變更風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。該模型能夠全面評(píng)估變更可能對(duì)系統(tǒng)性能、穩(wěn)定性以及業(yè)務(wù)運(yùn)行產(chǎn)生的影響，量化變更風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。例如，AI 可以模擬變更在不同場(chǎng)景下的執(zhí)行效果，預(yù)測(cè)可能出現(xiàn)的故障點(diǎn)和風(fēng)險(xiǎn)事件，為變更決策提供科學(xué)依據(jù)。與傳統(tǒng)的人工評(píng)估方式相比，AI 評(píng)估更加客觀、準(zhǔn)確，能夠發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)因素，幫助企業(yè)提前做好風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)措施。

（2）自動(dòng)化變更執(zhí)行與監(jiān)控

借助自動(dòng)化工具和 AI 技術(shù)，變更執(zhí)行過(guò)程可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。AI 根據(jù)預(yù)先制定的變更計(jì)劃和腳本，自動(dòng)執(zhí)行變更操作，減少人為錯(cuò)誤的發(fā)生。同時(shí)，AI 實(shí)時(shí)監(jiān)控變更過(guò)程中的系統(tǒng)狀態(tài)和關(guān)鍵指標(biāo)，一旦發(fā)現(xiàn)異常情況，立即暫停變更并進(jìn)行預(yù)警。例如，在軟件版本升級(jí)的變更過(guò)程中，AI 可以自動(dòng)完成軟件下載、安裝、配置等操作，并實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)性能指標(biāo)，如 CPU 使用率、內(nèi)存占用、網(wǎng)絡(luò)延遲等，確保變更過(guò)程的順利進(jìn)行。

（3）實(shí)時(shí)變更影響分析與回滾

AI 在變更實(shí)施后能夠?qū)崟r(shí)分析變更對(duì)系統(tǒng)和業(yè)務(wù)的影響。通過(guò)對(duì)比變更前后的系統(tǒng)狀態(tài)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，AI 快速評(píng)估變更是否達(dá)到預(yù)期效果，是否對(duì)其他相關(guān)系統(tǒng)產(chǎn)生了副作用。如果發(fā)現(xiàn)變更引發(fā)了問(wèn)題，AI 可以根據(jù)預(yù)先制定的回滾策略，自動(dòng)執(zhí)行回滾操作，將系統(tǒng)恢復(fù)到變更前的狀態(tài)，最大限度地減少業(yè)務(wù)損失。這種實(shí)時(shí)的變更影響分析和自動(dòng)回滾機(jī)制大大提高了變更管理的安全性和可靠性。

3）變更管理流程的演進(jìn)趨勢(shì)

（1）從靜態(tài)評(píng)估到動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)評(píng)估

傳統(tǒng)的變更風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估通常在變更實(shí)施前進(jìn)行，是一種靜態(tài)的評(píng)估方式。而引入 AI 技術(shù)后，變更評(píng)估將轉(zhuǎn)變?yōu)閯?dòng)態(tài)實(shí)時(shí)評(píng)估。在變更實(shí)施過(guò)程中和實(shí)施后，AI 持續(xù)收集和分析系統(tǒng)數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，確保對(duì)變更的風(fēng)險(xiǎn)和影響有全面、及時(shí)地了解。這種動(dòng)態(tài)評(píng)估方式能夠更好地應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的 IT 環(huán)境，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決變更過(guò)程中出現(xiàn)的問(wèn)題。

（2）自動(dòng)化與智能化深度融合

未來(lái)的變更管理流程將實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化與智能化的深度融合。AI 不僅用于變更風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和執(zhí)行監(jiān)控，還將在變更計(jì)劃制定、資源分配、沖突檢測(cè)等環(huán)節(jié)發(fā)揮重要作用。例如，AI 可以根據(jù)變更的類型、規(guī)模和業(yè)務(wù)需求，自動(dòng)生成最優(yōu)的變更計(jì)劃，并合理分配運(yùn)維資源。同時(shí)，AI 能夠檢測(cè)不同變更之間的潛在沖突，提前進(jìn)行協(xié)調(diào)和優(yōu)化，確保變更管理流程的高效運(yùn)行。

（3）與業(yè)務(wù)目標(biāo)緊密結(jié)合

變更管理的最終目的是支持業(yè)務(wù)的發(fā)展和創(chuàng)新。在 AI 的驅(qū)動(dòng)下，變更管理流程將更加緊密地與業(yè)務(wù)目標(biāo)相結(jié)合。通過(guò)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的分析，AI 能夠理解業(yè)務(wù)需求和痛點(diǎn)，為變更決策提供基于業(yè)務(wù)價(jià)值的參考。例如，在評(píng)估一項(xiàng)新業(yè)務(wù)功能上線的變更時(shí)，AI 可以從業(yè)務(wù)收益、用戶體驗(yàn)、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力等多個(gè)角度進(jìn)行分析，確保變更能夠最大程度地滿足業(yè)務(wù)需求，推動(dòng)業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)。

4）傳統(tǒng)變更管理與 AI 驅(qū)動(dòng)變更管理的對(duì)比

05.AI 提升服務(wù)請(qǐng)求管理流程

1）傳統(tǒng)服務(wù)請(qǐng)求管理流程的不足

傳統(tǒng)的服務(wù)請(qǐng)求管理流程主要依賴人工受理和處理用戶的服務(wù)請(qǐng)求。用戶通過(guò)電話、郵件或服務(wù)臺(tái)系統(tǒng)提交服務(wù)請(qǐng)求，服務(wù)臺(tái)工作人員對(duì)請(qǐng)求進(jìn)行記錄、分類和分派給相應(yīng)的處理人員。處理人員根據(jù)請(qǐng)求的內(nèi)容，手動(dòng)執(zhí)行相關(guān)操作，如密碼重置、軟件安裝、設(shè)備配置等，然后將處理結(jié)果反饋給用戶。

這種傳統(tǒng)流程存在效率低下、響應(yīng)速度慢、服務(wù)質(zhì)量參差不齊等問(wèn)題。人工受理服務(wù)請(qǐng)求容易出現(xiàn)排隊(duì)等待現(xiàn)象，導(dǎo)致用戶等待時(shí)間過(guò)長(zhǎng)。同時(shí)，由于服務(wù)請(qǐng)求的分類和處理主要依賴人工判斷，不同工作人員的處理方式和效率可能存在差異，影響服務(wù)的一致性和質(zhì)量。此外，對(duì)于一些常見(jiàn)的服務(wù)請(qǐng)求，重復(fù)勞動(dòng)現(xiàn)象嚴(yán)重，浪費(fèi)了大量的人力和時(shí)間資源。

2）AI 在服務(wù)請(qǐng)求管理中的應(yīng)用亮點(diǎn)

（1）自動(dòng)化服務(wù)請(qǐng)求分類與路由

AI 利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，能夠自動(dòng)理解用戶提交的服務(wù)請(qǐng)求內(nèi)容，將其準(zhǔn)確分類到相應(yīng)的服務(wù)類型中，并根據(jù)預(yù)設(shè)的規(guī)則將請(qǐng)求路由到最合適的處理人員或自動(dòng)化處理流程。例如，當(dāng)用戶提交 “忘記密碼” 的服務(wù)請(qǐng)求時(shí)，AI 能夠快速識(shí)別該請(qǐng)求類型，并自動(dòng)將其路由到密碼重置的自動(dòng)化處理流程，無(wú)需人工干預(yù)。這大大提高了服務(wù)請(qǐng)求的處理效率，減少了用戶等待時(shí)間。

（2）智能自助服務(wù)與推薦

通過(guò)建立智能自助服務(wù)門(mén)戶，AI 能夠?yàn)橛脩籼峁?shí)時(shí)的自助服務(wù)支持。用戶在門(mén)戶中輸入問(wèn)題描述，AI 利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)理解問(wèn)題意圖，并從知識(shí)庫(kù)中檢索相關(guān)解決方案，以文字、圖片或視頻等形式反饋給用戶。同時(shí)，AI 根據(jù)用戶的歷史請(qǐng)求記錄和行為模式，為用戶推薦可能需要的服務(wù)和解決方案，提升用戶自助服務(wù)的成功率。例如，當(dāng)用戶頻繁申請(qǐng)軟件安裝服務(wù)時(shí)，AI 可以主動(dòng)推薦相關(guān)軟件的使用教程和常見(jiàn)問(wèn)題解答，幫助用戶更好地使用軟件。

（3）資源智能分配與調(diào)度

AI 可以根據(jù)服務(wù)請(qǐng)求的優(yōu)先級(jí)、復(fù)雜程度、處理時(shí)間等因素，結(jié)合運(yùn)維資源的實(shí)時(shí)狀態(tài)，智能分配和調(diào)度運(yùn)維資源。例如，對(duì)于緊急且重要的服務(wù)請(qǐng)求，AI 優(yōu)先調(diào)配經(jīng)驗(yàn)豐富的技術(shù)人員進(jìn)行處理；對(duì)于一些可以通過(guò)自動(dòng)化流程處理的簡(jiǎn)單請(qǐng)求，AI 自動(dòng)安排自動(dòng)化任務(wù)執(zhí)行。通過(guò)這種智能資源分配方式，提高了運(yùn)維資源的利用效率，確保服務(wù)請(qǐng)求能夠得到及時(shí)、有效地處理。

3）服務(wù)請(qǐng)求管理流程的改進(jìn)路徑

（1）構(gòu)建智能化自助服務(wù)體系

企業(yè)應(yīng)加大對(duì)智能化自助服務(wù)體系的建設(shè)投入，不斷完善知識(shí)庫(kù)和 AI 問(wèn)答系統(tǒng)。通過(guò)智能知識(shí)庫(kù)，用戶可以快速檢索到所需的信息，提高自助服務(wù)的成功率。同時(shí)，AI 問(wèn)答系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)解答用戶的常見(jiàn)問(wèn)題，提供個(gè)性化的服務(wù)支持。此外，企業(yè)還可以通過(guò)收集用戶反饋，不斷優(yōu)化自助服務(wù)內(nèi)容和交互體驗(yàn)，提升用戶滿意度。

（2）實(shí)現(xiàn)服務(wù)請(qǐng)求的自動(dòng)化處理

利用 AI 技術(shù)實(shí)現(xiàn)服務(wù)請(qǐng)求的自動(dòng)化處理，是提升服務(wù)效率的關(guān)鍵。企業(yè)可以開(kāi)發(fā)和集成自動(dòng)化腳本和工具，對(duì)常見(jiàn)的服務(wù)請(qǐng)求進(jìn)行自動(dòng)化處理。例如，密碼重置、賬號(hào)權(quán)限申請(qǐng)等請(qǐng)求，可以通過(guò)自動(dòng)化流程快速完成，無(wú)需人工干預(yù)。同時(shí)，AI 可以對(duì)服務(wù)請(qǐng)求進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，確保高優(yōu)先級(jí)的請(qǐng)求得到優(yōu)先處理，提高整體服務(wù)響應(yīng)速度。

（3）加強(qiáng)服務(wù)請(qǐng)求的監(jiān)控與分析

通過(guò) AI 對(duì)服務(wù)請(qǐng)求的處理過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析，企業(yè)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決服務(wù)流程中的問(wèn)題。例如，AI 可以監(jiān)測(cè)服務(wù)請(qǐng)求的處理時(shí)間、等待時(shí)間、用戶滿意度等指標(biāo)，當(dāng)發(fā)現(xiàn)異常情況時(shí)，及時(shí)發(fā)出預(yù)警并采取相應(yīng)措施。此外，通過(guò)對(duì)服務(wù)請(qǐng)求數(shù)據(jù)的深入分析，企業(yè)可以了解用戶的需求模式和服務(wù)痛點(diǎn)，優(yōu)化服務(wù)流程和資源配置，提升服務(wù)質(zhì)量。

4）傳統(tǒng)服務(wù)請(qǐng)求管理與 AI 驅(qū)動(dòng)服務(wù)請(qǐng)求管理的對(duì)比

06.實(shí)現(xiàn) AI 驅(qū)動(dòng)的 IT 運(yùn)維管理流程改進(jìn)的工具能力要求

為了實(shí)現(xiàn) AI 驅(qū)動(dòng)的 IT 運(yùn)維管理流程改進(jìn)，運(yùn)維工具需在數(shù)據(jù)質(zhì)量、集成能力、智能化支持等方面達(dá)到更高要求。以下從 ITSM 平臺(tái)、監(jiān)控工具、CMDB、自動(dòng)化工具等核心工具類別展開(kāi)分析，并通過(guò)表格總結(jié)關(guān)鍵能力要求：

1) ITSM 平臺(tái)的核心能力要求

ITSM 平臺(tái)作為流程管理的中樞，需具備以下能力以支持 AI 集成：

（1）流程引擎的智能化支持

• 動(dòng)態(tài)規(guī)則引擎：支持基于 AI 分析結(jié)果自動(dòng)調(diào)整流程路徑（如事件優(yōu)先級(jí)動(dòng)態(tài)調(diào)整、問(wèn)題分類自動(dòng)化）。
• 自動(dòng)化流程編排：能夠與 AI 模塊無(wú)縫集成，實(shí)現(xiàn)事件自動(dòng)分派、變更自動(dòng)審批等自動(dòng)化操作。
• API 開(kāi)放能力：提供標(biāo)準(zhǔn)化 API 接口，便于與 AI 算法模型、外部數(shù)據(jù)源（如監(jiān)控工具、CMDB）實(shí)時(shí)交互。

（2）數(shù)據(jù)處理與分析能力

• 多源數(shù)據(jù)整合：集成來(lái)自監(jiān)控工具、CMDB、自動(dòng)化工具等的數(shù)據(jù)，為 AI 分析提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)集。
• 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理：支持秒級(jí)數(shù)據(jù)更新，確保 AI 模型能夠基于最新運(yùn)維狀態(tài)進(jìn)行決策。

（3）用戶交互與可視化

• 智能界面優(yōu)化：通過(guò) AI 推薦常用操作、自動(dòng)化填充表單字段，提升用戶效率。
• 可視化分析看板：展示 AI 生成的運(yùn)維洞察（如故障預(yù)測(cè)趨勢(shì)、流程瓶頸分析）。

2）監(jiān)控工具的關(guān)鍵要求

監(jiān)控工具是 AI 獲取運(yùn)維數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，需滿足以下條件：

3）CMDB 的核心能力要求

CMDB 作為 IT 資產(chǎn)和關(guān)系的知識(shí)庫(kù)，需滿足以下標(biāo)準(zhǔn)：

4）自動(dòng)化工具的能力要求

自動(dòng)化工具是 AI 執(zhí)行運(yùn)維操作的 “執(zhí)行者”，需滿足以下條件：

（1）自動(dòng)化執(zhí)行能力

• 腳本庫(kù)豐富性：支持常見(jiàn)運(yùn)維操作（如重啟服務(wù)、部署補(bǔ)丁）的標(biāo)準(zhǔn)化腳本，減少重復(fù)開(kāi)發(fā)。
• 執(zhí)行可靠性：具備錯(cuò)誤重試、回滾機(jī)制，確保自動(dòng)化任務(wù)在復(fù)雜場(chǎng)景下的穩(wěn)定性。
• 并行處理能力：支持大規(guī)模并發(fā)操作，滿足 AI 驅(qū)動(dòng)的批量任務(wù)需求（如批量配置變更）。

（2）與 AI 的集成能力

• 事件觸發(fā)集成：接收 AI 生成的自動(dòng)化任務(wù)指令（如自動(dòng)修復(fù)事件），并反饋執(zhí)行結(jié)果。
• 動(dòng)態(tài)參數(shù)支持：根據(jù) AI 分析結(jié)果動(dòng)態(tài)調(diào)整自動(dòng)化腳本參數(shù)（如根據(jù)故障類型選擇不同的修復(fù)策略）。

（3）數(shù)據(jù)反饋機(jī)制

• 執(zhí)行日志記錄：詳細(xì)記錄自動(dòng)化任務(wù)的執(zhí)行過(guò)程和結(jié)果，為 AI 模型優(yōu)化提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
• 結(jié)果驗(yàn)證能力：自動(dòng)驗(yàn)證自動(dòng)化操作的效果（如變更后系統(tǒng)指標(biāo)是否恢復(fù)正常），并將驗(yàn)證結(jié)果反饋給 AI。

5）工具集成與協(xié)同的整體要求

6）AI應(yīng)具備的條件

要實(shí)現(xiàn)上述 AI 驅(qū)動(dòng)的 IT 運(yùn)維管理流程改進(jìn)，大模型需要具備以下條件：

（1）模型基礎(chǔ)能力

• 規(guī)模與知識(shí)儲(chǔ)備：大模型應(yīng)具備足夠的參數(shù)規(guī)模和廣泛的知識(shí)儲(chǔ)備，以覆蓋 IT 運(yùn)維管理中的各種場(chǎng)景和問(wèn)題。例如，DeepSeek等大型語(yǔ)言模型通過(guò)海量文本訓(xùn)練，能夠理解并生成自然語(yǔ)言描述的運(yùn)維事件、問(wèn)題分析和解決方案。
• 多模態(tài)數(shù)據(jù)處理：支持處理多種類型的數(shù)據(jù)，包括文本、日志、性能指標(biāo)、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞取＿@使得模型能夠全面分析運(yùn)維數(shù)據(jù)，提供更準(zhǔn)確的決策支持。

（2）模型優(yōu)化策略

• 微調(diào)（Fine-tuning）：針對(duì)特定的運(yùn)維場(chǎng)景和數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，以提高模型的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。例如，使用企業(yè)內(nèi)部的運(yùn)維日志和事件數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)，使其更符合企業(yè)的實(shí)際情況。
• 持續(xù)學(xué)習(xí)（Continual Learning）：具備持續(xù)學(xué)習(xí)的能力，能夠隨著新數(shù)據(jù)的輸入不斷優(yōu)化自身的知識(shí)和策略。這確保了模型能夠適應(yīng) IT 環(huán)境的變化和新出現(xiàn)的問(wèn)題類型。

（3）模型應(yīng)用架構(gòu)

• 大小模型協(xié)同：在實(shí)際應(yīng)用中，結(jié)合大模型的強(qiáng)大通用能力和小模型的高效針對(duì)性。例如，使用大模型進(jìn)行復(fù)雜的故障診斷和問(wèn)題分析，同時(shí)使用小模型進(jìn)行特定任務(wù)的自動(dòng)化處理，如事件分類和根因定位。
• RAG（檢索增強(qiáng)生成）架構(gòu)：采用檢索增強(qiáng)生成架構(gòu)，將模型的生成能力與外部知識(shí)庫(kù)相結(jié)合。在運(yùn)維管理中，模型可以通過(guò)檢索企業(yè)內(nèi)部的知識(shí)庫(kù)、運(yùn)維文檔和歷史案例，提供更準(zhǔn)確、更實(shí)用的解決方案。
• 工具集成與交互：支持與各種運(yùn)維工具和系統(tǒng)的集成，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的接口（如 MCP 協(xié)議）實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交互和功能調(diào)用。這確保了模型能夠獲取實(shí)時(shí)的運(yùn)維數(shù)據(jù)，并將分析結(jié)果應(yīng)用于實(shí)際的運(yùn)維操作中。

通過(guò)以上條件的滿足，大模型能夠在 IT 運(yùn)維管理中發(fā)揮其強(qiáng)大的分析和決策能力，推動(dòng)運(yùn)維流程的智能化轉(zhuǎn)型。

07.總結(jié)與展望

1）總結(jié)

本文系統(tǒng)地探討了 AI 技術(shù)對(duì) IT 運(yùn)維管理流程的深遠(yuǎn)影響，涵蓋了事件管理、問(wèn)題管理、變更管理和服務(wù)請(qǐng)求管理等核心流程。通過(guò)對(duì)比 AI 引入前后的流程變化，我們清晰地看到 AI 在提升運(yùn)維效率、降低成本、增強(qiáng)系統(tǒng)可靠性等方面的巨大價(jià)值。AI 不僅實(shí)現(xiàn)了運(yùn)維流程的自動(dòng)化和智能化，還推動(dòng)了運(yùn)維模式從被動(dòng)響應(yīng)向主動(dòng)預(yù)防的重大轉(zhuǎn)變。

2）展望

未來(lái)，隨著 AI 技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟，其在 IT 運(yùn)維管理中的應(yīng)用將更加廣泛和深入。我們可以預(yù)見(jiàn)以下幾個(gè)發(fā)展趨勢(shì)：

（1）AI 與運(yùn)維流程的深度融合

AI 將不僅僅是一個(gè)輔助工具，而是成為運(yùn)維流程的核心驅(qū)動(dòng)力。未來(lái)的運(yùn)維流程將完全圍繞 AI 的能力進(jìn)行設(shè)計(jì)和優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)更加智能化、自動(dòng)化的運(yùn)維管理。

（2）智能化運(yùn)維生態(tài)系統(tǒng)的構(gòu)建

企業(yè)將構(gòu)建一個(gè)涵蓋多種 AI 驅(qū)動(dòng)工具和平臺(tái)的智能化運(yùn)維生態(tài)系統(tǒng)。在這個(gè)生態(tài)系統(tǒng)中，各工具之間將實(shí)現(xiàn)無(wú)縫集成和協(xié)同工作，形成一個(gè)有機(jī)的整體，共同保障 IT 系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。

（3）運(yùn)維人員角色的轉(zhuǎn)變

隨著 AI 技術(shù)在運(yùn)維中的廣泛應(yīng)用，運(yùn)維人員的角色將發(fā)生轉(zhuǎn)變。他們將從繁瑣的重復(fù)性工作中解放出來(lái)，更多地專注于高價(jià)值的任務(wù)，如 AI 模型的訓(xùn)練和優(yōu)化、復(fù)雜問(wèn)題的解決以及運(yùn)維策略的制定等。

（4）AI 在多領(lǐng)域運(yùn)維中的應(yīng)用拓展

除了傳統(tǒng)的 IT 運(yùn)維領(lǐng)域，AI 技術(shù)還將在物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新興領(lǐng)域的運(yùn)維管理中發(fā)揮重要作用。通過(guò) AI 的智能化分析和自動(dòng)化處理能力，企業(yè)將能夠更好地應(yīng)對(duì)這些復(fù)雜領(lǐng)域的運(yùn)維挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)高效、可靠的運(yùn)維管理。

總之，AI 技術(shù)為 IT 運(yùn)維管理帶來(lái)了前所未有的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。運(yùn)維管理者需要積極擁抱這一變革，深入理解 AI 對(duì)運(yùn)維流程的影響，合理規(guī)劃和實(shí)施 AI 驅(qū)動(dòng)的運(yùn)維改進(jìn)策略。通過(guò)不斷提升運(yùn)維工具的能力、優(yōu)化運(yùn)維流程、培養(yǎng)運(yùn)維人員的 AI 技能，企業(yè)將能夠在數(shù)字化時(shí)代實(shí)現(xiàn)運(yùn)維管理的智能化轉(zhuǎn)型，提升自身的競(jìng)爭(zhēng)力和業(yè)務(wù)連續(xù)性，迎接未來(lái)更加復(fù)雜的 IT 運(yùn)維挑戰(zhàn)。