在大數據時代下，我們借助機器學習、數據倉庫、大數據平臺等大數據技術手段，將運維產生的數據進行分析、處理，得出最佳運維策略，以期實現對故障的事先干預，將風險降低到最低，從而降低運維成本，提升運維效率，最終實現運維智能化。早期的手工運維，到流程化、標準化運維，再到平臺化、自動化運維，最后到近十年的DevOps（研發運營一體化）和AIOps（智能運維）。運維發展其實和各種技術更新是密不可分的，也是各種技術重要的實驗田。

AIOps 將 AI 和運維很好的結合起來，熟悉行業生產實踐中的難題；更深入研究了運維場景領域知識：包括異常檢測、故障預測、瓶頸分析、容量預測等；而且把實際問題轉化為算法問題，主張由機器學習算法自動地從海量運維數據中不斷地學習，不斷地提煉并總結規則，從而更好的得出解決方案，及建立一套更好的監控機制。