据Gartner数据展示，在2023年的市场里，AIOps的渗透程度仅达到目标的5%至20%之间。这一数据表明，众多企业仍处在未开展AIOps建设的阶段，预示着AIOps未来的市场前景相当广阔。目前，虽然已有部分企业着手应用AIOps，但其智能化运维水平大体仍停留在辅助智能阶段，主要通过系统协助进行数据分析和人工决策操作。
随着AI技术的不断进步和落地应用，智能运维将逐步升级，在质量、成本、效率和安全性等方面持续优化，从而推动企业的智能化转型。在企业的转型过渡期中，常常会遇到运维机制不完善、运维质量低下及成本过高等问题。为此，LinkSLA智能运维管家提供了一站式解决方案。
该平台具备强大的数据采集与分析能力，统一处理业务运行过程中的多样化运维数据，包括告警、指标、日志、配置以及运维工单等类别。通过提升运维大数据的治理能力和优化数据质量，为企业的业务发展提供了坚实的数据基础。
通过实时监控和智能分析，系统能够进行异常检测和问题预判，有效降低业务运行风险，提高系统的可用性和稳定性。AI提示使运维人员能够提前发现潜在问题并采取相应措施，从而有效避免或减少故障发生。
面对自动巡检和故障诊断等常见运维场景，该系统能够快速执行和判断，大大降低对专业运维人员经验技能的依赖。它能够高效处理重复繁杂的日常工作，有效缩短故障排查时间，并降低人力和技术成本。
系统可自动化处理如自动巡检、日志分析、事件管理和故障诊断等传统的运维任务。它还具备智能决策支持能力，为运维团队提供实时警报、解决方案推荐和执行修复等技术支持。该系统不仅关注IT系统的性能和状态，还能感知业务侧的需求变化，使运维团队能更好地应对业务需求并优先处理关键问题。
以福建某三甲医院为例，随着智慧医院建设的加速和信息技术投入的增加，医院的信息系统如HIS、LIS、CIS、RIS、PACS、EMR等呈现出爆发式增长，IT运行环境日益复杂化。考虑到机房管理、系统监控及信息部门内部的运行维护工作面临的巨大挑战，如何确保信息系统的高可用性、稳定性和安全性已成为医院领导和信息部门负责人必须考虑和解决的首要问题。
针对医院信息化运维中的复杂科室、多应用场景、大工作量及软件系统兼容性等痛点问题，技术设备的稳定性和连续性要求极高。在IT监控层面主要面临以下挑战：
1. 日益复杂的运维环境中数据急剧增长且相互关系复杂化；核心业务系统及配套网络、服务器和动环等系统的建设存在厂商独立监控和数据割裂的问题。
2. 难以全面掌握系统整体运行状况；设备厂商的监控工具主要针对设备状态进行检测而难以对核心业务系统进行全链路可用性监控分析造成管理困难。
3. 要求精准快速的故障排除；由于依赖人工巡检问题往往发现滞后导致业务无法连续稳定运行进而影响工作效率和管理成效的提升困难。
4. 业务支撑系统的复杂性和指标数据的获取困难以及结构不一致；随着传统系统架构向混合云环境、微服务和容器架构的转型使得IT系统的复杂性进一步增加给运维带来极大的挑战。
5. 缺乏对资源的科学管控；对于服务器计算资源、存储资源以及系统应用节点和数据性能参数配置等缺乏有效监控和管理进而无法实现科学的资源规划与扩容规划需要一种智能化的方法进行优化。
为实现医院的精细化运营管理降本增效发展目标必须引入智能算法与综合管理模式：以智能驱动为关键手段提升对指标的统一管理和其关系之间的理解可视化地呈现关键指标以反映系统的健康度和可用性从而有效规避风险和快速定位问题所在从而提高医院整体运维效率和质量。
一体化管理方案：
- 集中管理多院区跨地域网络性能与流量实时监控确保全网无死角覆盖无论设备品牌型号如何均可纳入管理范畴大屏展示实时反映系统健康状况让管理者一目了然。
实时监控与风险管理强化：
- 实时数据分析识别潜在安全威胁提前预防提高系统安全性；
- 快速定位故障高效排查根因恢复业务正常运行；
- 分析异常指标对资源影响判断故障优先级简化告警信息处理合理分配资源。
数据可视化与业务支撑：
- 全面的业务可视化展示呈现业务节点实时状态包括可用性、负载等信息；
- 系统健康度与可用性展示为管理层优化业务系统和提高工作效率提供支持同时帮助执行层及时发现并修复问题确保系统稳定运行。
资产管理优化：