智能运维AIOps建设的困惑和锦囊 六之六：智能运维现在就能替代传统监控？（APM等）

在描述智能运维的前景时，我们常常会幻想它的终极场景：机器不休息地跑啊跑，异常预测、自动排障... 运维人员在旁边悠闲地喝茶学习，偶尔提供点解决方案就可以了！

梦想很美好，可惜实现的路还很长。

就像手机的发展历程，20年间，经历了多个功能的赋能，慢慢集成成今天看到的样子。

建议的智能运维建设之路是：

• 现有的监控数据，用智能运维的分析平台来归整分析
• 在进行集中监控（系统网络监控、或者应用性能监控APM等）改造时，同时引入智能运维能力
• 以事件的集中和智能管理整合多样化监控指标、日志异常

智能运维AIOps建设的困惑和锦囊 六之一：智能运维 = 机器学习算法？

智能运维AIOps建设的困惑和锦囊 六之二：感觉高大上，企业运维成熟度不高的要怎么办？

智能运维AIOps建设的困惑和锦囊 六之三：有多少运维数据，可以先建多少场景用起来

智能运维AIOps建设的困惑和锦囊 六之四：DevOps建设和智能运维建设之间有什么区别或关系？

智能运维AIOps建设的困惑和锦囊 六之五：智能运维＝日志大数据分析吗？

智能运维AIOps建设的困惑和锦囊 六之六：智能运维现在就能替代传统监控？（APM等）