AIOps是什么？它与AI有什么关系？

it的全称是Internet Technology，中文名叫做互联网技术。互联网技术通过计算机网络的广域网使不同的设备相互连接，加快信息的传输速度和拓宽信息的获取渠道，促进各种不同的软件应用的开发，改变了人们的生活和学习方式。互联网技术的普遍应用，是进入信息社会的标志。

IT设备为组织创造价值，在于IT数据存储和利用，应该权衡其内在价值，而不是作为二手设备卖掉的价格。最佳硬件更换时间是当服务器内在价值降低并且工作价值也下降时。自动化资产管理工具可以帮助用户准确评估折旧率。

IT的作用

主题归类可能对于熟知自己领域的专家来说是一个轻松的方式，但它在IT中不是最好的。在以前的IT中，管理员建立清晰的孤立的专业知识领域。IT基础设施是复杂的。

服务器管理员监控计算主机，存储管理员和磁盘打交道，网络人员布线。实现并行区域看似优化IT的最佳途径。理论上您可以尽可能高效运行，让专业人员学习专业的IT技能，部署特定领域的硬件以及管理复杂的资源。

除了处理多个IT领域外，没有数据中心的最佳人选。当IT被组织成孤岛时，随时都会出现问题——故障诊断应用程序性能，争夺机架IT空间或分配有限的预算——由此产生的IT争吵不休，相互指责以及政治姿态将会浪费宝贵的时间和金钱。

一、对于你的问题，首先明确测试类型，然后才能明确自动化测试类型，最后定位哪个类型用哪个方面的自动化测试工具

1、测试类型可以包括：白盒测试、黑盒测试（功能测试、性能测试）等。

2、不同的测试类型使用的自动化测试方法不同，白盒测试主要针对代码级的单元测试、黑盒测试主要面对功能级和系统级的验证测试。

3、自动化测试，针对白盒测试，一般需要有一定的编程基础，即能够基于功能代码写测试代码，常用的单元测试方面的自动化测试工具很多，上网一搜全是。

4、自动化测试，针对功能测试，有几种情况，基于CLI、API和GUI的测试；基于CLI、API的测试，即应用脚本技术向设备模拟发送CLI命令或者API请求，以达到控制设备的效果。基于GUI功能测试，即应用传统的界面自动化测试工具(例如：RFT、QTP等）控制界面控件 *** 作的方法，以达到模拟用户 *** 作，这几种方式都需要你有一定的编码基础；基于CLI、API的需要你懂脚本技术（例如:tcl、python、ruby等），RFT需要你懂java或者net、QTP需要VB等。

5、你说的loadrunner就是性能测试方面的工具，即是测试软件性能、例如多用户 *** 作等性能、也需要写代码，LR脚本支持的语言有：java、c、Visual Basic、vbscrīpt。默认的脚本生成语言为 C;其实我想说的是，性能测试工具不重要，你需要掌握其性能测试的方法才是更重要的。

二、我感觉你想入门自动化测试，但是从你问的问题来看，有一定盲目性，我简单说一下自动化测试吧:

1、自动化测试，其理念就是应用各种手段模拟人工 *** 作，节省人力测试成本，保证产品测试质量。

2、你想学好自动化软件测试，不是单单靠学习几个自动化工具就能掌握的，但是你可以从工具入手，

首先，告诉你自动化测试的基础是

1）编程技巧，包括高级语言和脚本语言，脚本语言是初期的掌握，可以有，tcl、phython、ruby等而高级语言，要好好学好一门，例如，我是对java为重点。还有，如果你是对web自动化测试的话，那么jsp、php、HTML、CSS等web语言是必须掌握的。

2） *** 作系统技巧；因为软件自动化测试是构建在 *** 作系统上的，其技巧需要能善于利用到 *** 作系统的各种技巧，例如：注册表、环境变量、句柄等。

3）数据库知识，要善于利用数据库知识去存储管理。

4）业务知识，这也是重点。你所在软件行业的软件业务，要知道你的软件的工作方式。

5）质量与流程管理理念。

然后，你的学习步骤

1）可以从工具入手，根据具体的项目去学习；例如：java软件界面测试（RFT、QTP的java插件等）、web界面测试（QTP、selenium等）、性能测试（RPT、loadrunner等）。但记住，学习其工具，重点不是简单的使用，而是如何利用工具去扩展。

2）然后，重点学习以上的基础，以编程为重点，其余的结合学习，顺便说一句，其实自动化测试的理念与软件设计模式理念很像，你可以从中有所领悟。

3）之后，再学习去拓建自己的自动化测试框架，何谓框架，一下说不清楚，我给你推荐一下

注意：如果没有自动化测试方面的实践项目的话，最好先从基础学起，因为基础学好了，自动化测试入门会很快的。

4（至于性能测试，也是一样，可以先从工具入手，但不要局限于工具，性能测试最重要的是环境的构建方法以及对测试结果的分析方法，所以性能测试重点在于分析和实现过程，而不是工具使用过程。

或者对自动化测试有兴趣的，可以发短消息或者邮件我。（test_sunny@hotmailcom)，有机会一起学习探讨下

或者，可以看一下一个我的专注于自动化测试博客，呵呵，想看就看，我只是将我对自动化测试的想法和心得记录下来：“散步的SUN”的博客

现如今，AI 这个词已经被玩坏了。很多公司都声称自己在做 AI，但其实并没有。不过有另外一种新兴的 AI，各种类型的 IT 企业倒是可以尝试，而且完全不需要人工参与。

AIOps，也就是基于 算法 的 IT 运维（Algorithmic IT Operations），是由 Gartner 定义的新类别，源自业界之前所说的 ITOA（IT Operations and Analytics）。我们已经到达了这样的一个时代，数据科学和算法正在被用于自动化传统的 IT 运维任务和流程。算法被集成到工具里，帮助企业进一步简化运维工作，把人类从耗时又容易出错的流程中解放出来。人们不再需要在遗留的管理系统中定义和管理无穷无尽的规则和过滤器。

在过去的几年间，一些新技术不断涌现，利用数据科学和 机器学习 来推进日益复杂的企业数字化进程，“AIOps”（Algorithmic IT Operations）因此应运而生。Gartner 的报告宣称，到 2020 年，将近 50% 的企业将会在他们的业务和 IT 运维方面采用 AIOps，远远高于今天的 10%。

为了更好地理解 AIOps 和 AI 的区别，我们需要从头说起。

AI 简史

AI 一词用于描述机器（或软件）模拟人类认知的过程。也就说，机器学习像人类一样思考。40 年代，Alan Turing 掀起了 AI 热潮，但受限于计算机的计算能力，也只发展到今天的这个阶段。

问题是，我们为什么要让机器模仿人类？而为什么有些 AI 应用程序会比其他的更成功？发展 AI 的目的在于解决人类的问题，所以我们会看到像自动驾驶汽车、行为分析这类复杂的解决方案。

话说回来，IT 运维环境有一些不一样的地方。我们不会直接管理人类，我们与应用程序和基础设施打交道。而且它们可能更加复杂和不可预测，因为它们不是人类。

人类思维与机器思维

AIOps 的不同之处在这里体现出来。AIOps 的解决方案专注于解决问题，而且是通过使用基于算法的技术来高度模仿人类（而且以更快的速度和更大的规模）。算法的效率提升了 AIOps 的价值，而相对于人类的智慧——虽然是无限的，但不如机器来得高效。

当然，人类也能进行高效的 IT 运维。AIOps 的目的是为了让我们的生活变得更美好，但是当人类与 AIOps 参合在一起，它们之间的界限就会变得模糊。高级的 AIOps 会使用 神经网络 技术，它会向运维人员学习，然后尝试消除无聊的重复性劳动。

未来的公司

为什么公司需要 AIOps？现代的 IT 环境已经无比的复杂，而且千变万化，需要我们花费大量的时间和资源去监控、去诊断问题、去解决问题。很多公司处于被动的地位。但是如果他们使用了 AIOps，他们就可以利用先进的算法，花更多时间在其他更有意义的工作上，而不是重复地解决相同的问题，或者花时间管理规则和过滤器。

我们所说的规则，可以把它们简单地描述为“如果是这样那么就这么做”，它们能够应付简单的场景，但是很难扩展。相反，算法和机器学习提供了更加灵活的表达方式，不仅强大，而且健壮，能够应付不断变化的需求。这将带来更高的效率和更低的成本。对于厂商来说，他们面临的挑战在于将整个技术方案打包，避免把用户暴露于底层的复杂性当中。光是提供工具是不够的，企业需要招聘数据科学家而不仅仅是工程师。

前行之路

借助智能算法的技术优势，原先人工需要几个小时完成的任务现在通过自动化可以在几秒钟内完成，而且能够得到更好的结果。传统的 IT 运维需要管理大量的告警，极大地分散了企业的注意力，他们需要花很多时间解决无聊的问题，没有时间用于创新。使用 AIOps 可以解决这些问题，把运维人员从纷繁复杂的告警和噪音中解脱出来。各个行业的企业正在采用 AIOps，他们使用这项技术来改进客户的数字体验——银行、娱乐、交通、零售，甚至政府。

尽管 AIOps 还是一个新名词，但并不代表它只是未来的一种趋势而已。在这个数字的年代，任何使用传统技术来管理机器数据的组织要么忽略了信息的价值，要么已经让他们的运维团队不堪重负。随着数据的暴涨，CIO 们应该快速拥抱 AIOps。传统 AI 仍然会在某些领域发挥它的作用，而 AIOps 将为企业带来最直接最深远的价值。

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