异常检测：AIOps利用机器学习算法识别系统行为中的异常和偏差，使得可以在问题造成重大影响之前主动识别潜在问题或异常。
根本原因分析：通过分析来自不同来源（如日志、指标和事件）的大量数据，AIOps可以确定事件的根本原因，并提供洞见，以便更快地进行故障排查和解决。
智能自动化：AIOps利用人工智能技术自动化常规IT运维任务，减少手动工作量，提高运维效率。它可以根据预定义规则或基于机器学习推荐执行自动修复操作或触发工作流程。
性能优化：AIOps分析历史和实时数据，识别性能瓶颈，优化资源分配，提高系统性能和可伸缩性。
预测分析：AIOps利用机器学习模型预测潜在问题、预测容量需求，并促进主动规划和决策。
服务管理集成：AIOps与服务管理平台（如IT服务管理（ITSM）和IT运维管理（ITOM）工具）集成，以简化事件管理、变更管理和配置管理流程。
