ManageEngine卓豪-AI驱动的IT预测运维

传统IT 服务管理模式， 以事件发生后的响应为核心。系统宕机后才建单、性能下降后才排查、用户投诉后才定位问题。 这种“事后处理”的方式，虽然符合早期 ITIL 流程 的事件管理实践， 却难以满足当今数字化业务对高可用性与实时性的要求。

ManageEngine卓豪 会介绍以ServiceDesk Plus为代表的新一代平台， 正在结合 AI 分析、趋势预测与自动化能力， 推动 IT 组织从“被动响应型支持”向“预测型主动运维”升级。

 

被动响应的局限性：问题永远发生在你不知道的时候

被动响应模式存在三大问题：

l 问题发现依赖人工或用户报告

l 缺乏趋势数据支持

l 重复故障反复出现

在这种模式下，IT 团队往往忙于救火， 却难以真正减少事故发生次数。

预测运维的核心能力模型

预测运维并非简单的告警升级， 而是基于数据模型进行风险识别与趋势分析。

其核心能力包括：

l 异常模式识别

l 容量趋势预测

l 重复事件关联分析

l 根因预判

1. 预测运维是否适合所有企业？

中大型企业收益更明显， 但中型组织也可从关键系统开始试点。

2. 是否必须部署复杂的 AI 平台？

许多 ITSM 平台已内置基础分析能力， 可逐步扩展至预测场景。

3. 如何衡量预测运维效果？

可通过中断次数、MTTR、重复事件比例、 以及业务影响时间等指标进行衡量。

4. 自动修复是否存在风险？

自动化应设置边界与审批机制， 在可控范围内逐步扩大执行权限。