Gartner 在 2016 年时提出了 AIOps 的概念，并预测到 2020 年，AIOps 的采用率将会达到 50%。简单来说，AIOps 就是希望基于已有的运维数据(日志、监控信息、应用信息等)并通过机器学习的方式来进一步解决自动化运维没办法解决的问题。

　　LinkedSee灵犀将AIOps定义为运维4.0，其从手工运维——半自动化运维——自动化运维演变而来，是运维界人士不断追求运维效率革命性提升的效果使然。LinkedSee灵犀CEO朱品燕谈到，“到了4.0时代，本质上AI的核心是对大数据的使用和加工，和大数据3.0时代的差异是使用的工具更高级，核心已经用到了机器来处理这些数据。”

　　而AIOps又有三个技术门槛。第一是定义海量数据;第二是数据的采集和传输能力;第三是切实有效真正能够在高精度的算法能力。

　　LinkedSee灵犀CEO朱品燕

　　这三点恰好就是LinkedSee灵犀的优势所在，LinkedAIOps基础版、高级版、智能版系列产品则可以帮助企业克服实现AIOps遇到的这三大难点。LinkedAIOps以业务可用性的角度出发，基于业务健康度建立故障情景，进行告警事件关联，利用随机森林、逻辑回归等算法实现故障根因定位，并通过监督学习的方式完成机器学习、形成专家知识沉淀，从而摆脱企业对专家知识结构化的依赖，降低使用门槛;实现知识的机器自学习，提高运维的智能化水平;同时，还能反哺监控系统、减少故障的漏报和误报。

　　目前，LinkedSee灵犀AIOps正在通过可自主学习和不断迭代的智能机器算法，实现“越用越准确”的事故根因定位和事故预测的运维能力，创建更高智能、更快效率、更低成本、更加创新的智能运维管理模式，让更多的企业达到BAT级别的IT运营管理水平。

　　在企业运维的核心需求故障定位方面，LinkedAIOps同时支持本地化、SaaS两种学习平台，采用本地化方式，3个月即可完成学习过程，故障定位准确率达到70%，而采用SaaS方式，开通后通过适当配置即可达到70%的故障定位准确率。

　　能做到这些完全是因为LinkedSee灵犀的技术团队所积累的深厚经验。据了解，LinkedSee灵犀的创始团队来自于百度运维体系，是中国最早规模化落地AIOps的团队，拥有超过10年的百度运维经验积累。LinkedSee灵犀创始团队曾参与的百度智能运维项目，集合了百度高级工程师和清华研究团队的合力，该项目落地用了长达一年半的时间。“可以说今天LinkedSee灵犀的愿景和市场重构需求之间产生了高度匹配，这是运维人难逢的时代机遇。”朱品燕谈道。

　　当然，朱品燕也愿意将这些经验与更多的从业者交流，通过年度AIOps峰会，聚集行业资深AIOps专家、用户、国际市场研究机构、著名的开源生态厂商、来自BAT的资深专家等，深入探讨AIOps的市场前景，技术方案，实际的客户案例以及AIOps行业标准等问题，并携手合作伙伴，一起推动AIOps的快速发展，构筑行业新生态，开启“AIOps智能运维新时代”。