智能運維（AIOps）在提高運維效率和自動化能力方面取得了顯著進展，但仍面臨一些挑戰(zhàn)和漏洞：
荒島式監(jiān)管：監(jiān)控平臺不統(tǒng)一，造成技術(shù)債務(wù)和重復(fù)建設(shè)問題，影響監(jiān)管感受的銜接。
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IT建設(shè)與業(yè)務(wù)目標(biāo)脫軌:IT運維建設(shè)往往與業(yè)務(wù)相關(guān)性較低，導(dǎo)致運維價值無法充分體現(xiàn)。
智能運維成熟度不足：雖然廠家做出了很多承諾，但實際落地效果并不總是理想的。
新技術(shù)監(jiān)管可控性不足:對于云原生、微服務(wù)、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)，智能運維在監(jiān)控可見性方面還不夠完善。
靈敏度不足：有限的自動化水平與Devops的靈敏研發(fā)理念存在矛盾。
智能運維的進一步發(fā)展需要著眼于處理這些挑戰(zhàn)，完成更加成熟、全面、與業(yè)務(wù)目標(biāo)緊密結(jié)合的運維模式。這包括提高監(jiān)控平臺的統(tǒng)一性，提高新技術(shù)的監(jiān)控能力，提高自動化水平，更好地整合Devops工具，支持AIOps戰(zhàn)略。
這些挑戰(zhàn)將使智能運維更加成熟高效，更好地適用于企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和業(yè)務(wù)發(fā)展要求
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