多年来，IT运维一直以反应式的方式进行——监控、日志记录和告警。可观察性工具和传统的AIOps在帮助IT团队理解海量数据方面发挥了作用，但这一领域正在发生变化。我们正迈入一个新时代，在这个时代，受神经科学启发的AI驱动自愈系统即将取代过时的方法论。
这一转变不仅仅是一个渐进的改进，而是对IT运维如何运作的根本性重新思考。未来属于那些不仅能检测问题，还能预测、理解并自动解决问题的IT生态系统。
传统AIOps与可观察性系统即将过时
可观察性平台和传统的AIOps解决方案曾一度开创了先河。它们承诺能够为复杂的IT环境提供可见性，帮助团队诊断和缓解性能问题。然而，这些系统本质上仍是被动的——它们依赖人工干预、复杂的配置，以及大量的告警，仍然需要人工处理，可能是在工单创建之前，或者是在工单创建之后。
此外，基于拓扑和规则的系统暴露了一个关键的缺陷：静态逻辑无法跟上现代IT环境的动态和不可预测性。随着基础设施变得更加分布式、混合化和短暂化，预定义的规则很快就变得过时。如今数字生态系统中庞大的信号和依赖关系，使得这些工具在大规模应用时变得低效。
IT世界不需要更多的仪表板，它需要的是能够主动减少复杂性并提供方向的智能，而不仅仅是报告复杂性。
基于规则的系统在自主未来中的局限性
基于规则的自动化曾一度被认为是IT发展的逻辑下一步。如果一个系统能够检测到问题并按照一组预定义的步骤来修复它，为什么不让它这么做呢？问题在于，这些系统的能力仅限于它们所遵循的规则。它们缺乏适应性、上下文意识，以及超出其明确编程范围的推理能力。
现代IT环境过于动态，静态的自动化系统无法应对。基于规则的系统的刚性和脆弱性意味着它们在面对新颖或意外事件时会失败——需要不断调整规则以适应。这种方式不仅低效，而且根本上与现实世界IT运维的需求不符，因为问题很少是完全相同的，因果关系也复杂。
要真正推进IT运维，自动化必须超越规则执行。它必须朝着一个AI驱动的范式发展，这个范式能够理解、推理并实时适应。
在这一新阶段，IT运维的未来将依赖于能进行因果推理和预测的AI技术。这些系统不仅能分析和处理数据，还能根据对现有状态的深刻理解预测未来的潜在问题，并采取行动预防它们。这种技术架构能够迅速识别和修复问题，从而减少对人工干预的依赖，并确保更高效和稳定的运维管理。
AI在IT运维中的应用将不仅仅是自动化任务的替代，而是对问题发生的预测、原因分析和根本解决方案的构建。这意味着，未来的IT系统不仅可以自愈，还可以自我优化，不断学习和进化。
