您可以运用 AIOps 来应对各类 IT 运维挑战。通过集成 AI 与自动化技术，能够实现从被动解决问题到主动进行智能 IT 管理的转型。

基础架构和云管理AIOps 对于管理复杂的 IT 环境至关重要，包括虚拟机（VM）、混合云以及网络边缘运维。它采用事件驱动自动化机制，可针对中央处理单元（CPU）使用率飙升或网络服务故障等常见警报自动做出响应。AIOps 还可以帮助 IT 团队更好地利用资源，从而降低成本，并使他们无需再手动管理基础架构。

AIOps 可用于管理各种成本节约技术，如分布式推理。分布式推理通过将推理任务分配给一组互联设备，使 AI 模型能够更高效地处理工作负载。llm-d 等框架支持大规模分布式推理，从而加速生成式 AI 在企业中的广泛应用。

网络和边缘优化AIOps 在提升网络性能以及加快 IT 团队问题响应速度方面发挥着重要作用。它能在整个网络范围内提供自动化支持与 AI 见解，涵盖有线网络、无线网络、软件定义广域网（SD-WAN）、广域网边缘、数据中心以及安全域。具体操作包括自动执行基本的网络故障排除任务及修复配置问题。此外，借助事件驱动自动化，即使在网络边缘也能触发应用重新部署。

业务影响评估和服务运行状况监控您可以使用 AIOps 来更好地了解 IT 问题对业务服务的影响。通过收集和分析大量数据，AIOps 可以帮助站点可靠性工程师（SRE）监控应用、硬件和网络基础架构的性能。更深入地掌握性能问题及其对服务正常运行时间的影响后，您便可以根据问题的严重程度和相关性，确定修复工作的优先次序。

安全防护与合规性 AIOps 可以利用 AI 的异常检测和事件关联功能来主动识别潜在威胁（如数据泄露等），从而提升安全态势。它还能应对配置偏移问题，不仅能检测到变更，还会提供有关风险与影响的背景信息，助力优先执行自动修复。为确保治理有效，您可以在运行 AI 发起的自动化操作前，依据预定义的安全策略对其进行验证。这有助于确保 AI 合规运行，并增强结果的可信度。

行业特定应用AIOps 解决方案可针对金融服务业、医疗保健业、电信业和制造业等不同行业的独特需求进行定制。部分工具能够提供跨 IT 运维的全局视图，而面向特定领域的应用则能带来更深入、专业的洞察。这些应用采用基于行业相关数据集训练的 AI 模型，专注解决各类特定挑战与场景需求。

红帽 Ansible 自动化平台的五大 AIOps 用例