智能运维的收集方法主要包括大数据技术、分析技术和机器学习能力。
　　智能运维（AIOps）利用人工智能和机器学习等先进技术手段，自动化和改进IT运维过程。通过收集和总结来自多个IT系统架构部件、业务需求和性能监控工具以及服务工单系统的数据，智能选择与系统性能和易用性问题相关的重要事件和模式。然后，它可以诊断出根本原因，并向IT和Devops团队报告这些信息，以便他们能够快速响应并采取补救措施。
　　智能运维技术的发展包括但不限于异常检测、根因分析、预测性维护、自动化工作流程和数据可视化。

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　　异常检测：根据机器学习算法自动识别系统或网络中的行为问题，及时发现潜在问题。
　　根因分析：在故障发生时，快速定位问题的本质，减少故障恢复时间。
　　预测性维护：利用数据分析预测后可能出现的故障，提前采取预防措施。
　　自动化工作流程：利用自然语言理解和机器学习模型，自动执行和简化操作流程，减少人工控制。
　　数据可视化：对各种运维数据进行可视化显示，帮助技术人员更直观地了解系统状态和性能参数。
　　一般来说，随着技术的发展，智能运维的应用范围将更加普遍，其在IT领域的重要性也将不断提高。

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