現在，大多陣列織正在經歷轉變，從包含獨立靜態物理系統的傳統基礎結構轉變為包含本地環境、託管雲環境、私有云環境和公共雲環境的動態組合基礎結構，後一種操作是執行虛擬化或者由軟體定義的資源（用於持續擴充套件和重新配置）。

　　在這種環境下，應用程式和系統將產生大量的資料，並且資料量還在不斷增加。實際上，一般的企業IT基礎結構比原來的基礎結構每年要產生2~3倍的IT執行資料。

　　傳統的以領域為基礎的IT管理解決方案不能跟上資料量的增長。他們不能從如此龐大的相關資料中智慧地篩選出重要事件。他們還不能關聯來自不同但相互依賴的環境的資料。他們不能提供實時的洞察和預見性分析，從而使IT運營團隊能夠迅速對問題作出反應，並滿足使用者和客戶的服務水平期望。

　　進入AIOps，它能夠直觀地顯示所有環境的效能資料和依賴性，分析資料來提取與慢速或中斷相關的重要事件，並自動提醒IT人員關注問題、根源以及建議的解決方案。

　　事件預測性管理

　　關聯所有相關資料來源。發現隱含異常，預測問題，並快速解決問題。積極規避風險，力圖避免對使用者和業務造成影響。

　　降低事故噪音

　　使用在AI驅動下自動合併事件的事件管理解決方案，並將事件分組為更智慧、更實用的事件資料，從而幫助減少手工過程，保持團隊的效率。

　　ChatOps

　　提供警告、洞察力、建議的修正以及對團隊已執行工作的自動化點。

　　整合工具集

　　將一百多種ITOps工具整合在一起，無論您的基礎結構是什麼，它都可以幫助您在環境中連線應用程式資料和預測未來事件。

　　利用AIOps實現IT運營的轉變

　　快速診斷問題

　　在AIOps工具中實時地將大量非結構化的和結構化的資料關聯。

　　隨時獲得洞察力

　　通過現有工作流程，幫助團隊掌握重點，挖掘潛在的見解並提出建議。

　　安全性建造和管理

　　制定微服務級的策略並在應用程式元件中自動化。

　　自信的完成自動化工作

　　賦予團隊更多的能力，讓他們透明的AI決定自動完成任務。

　　雲吶統一運維管理平臺，通過對網路裝置管理、伺服器管理、儲存裝置管理、業務應用管理、無線管理、日誌分析、辦公裝置/聯網裝置、動環系統等本地和異地網路的實時監控、自動巡檢，精準採集、分析故障資訊，判斷重要資料效能指標，實現大規模資料中心的集中統一管理。

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