今天，金融企业的业务场景与过去相比发生了很大变化，比较典型的就是很多业务都搬到了线上，大家去柜台办理业务的次数应该是越来越少，这就要求金融企业的应用系统需要保持7*24在线，因为随时随地都会有用户通过线上的方式办理金融业务。

除了保持应用系统7*24在线外，金融企业也越来越关注应用系统的客户体验，在以线上服务为主的场景下，与客户最终打交道的不再是柜台员工，而是APP，一次不好的APP使用体验，可能就会使金融企业永久失去一个客户。因此如何及时的发现应用异常并且进行快速响应和修复也成为了关键。

这些金融业务的发展和变化就促使金融企业的运维方式也在相应改变，从原始的手工运维到使用工具来逐步提高效率，再到自动化运维，人工成本大幅降低。但是自动化运维也只解决了过程自动化，什么时候需要做什么操作仍然需要运维人员来做判断和决策。这时候AIOps智能运维这个理念就应运而生了，借助人工智能来实现判断和决策的自动化。

要实现AIOps需要有三个关键要素，第一是大数据，必须要有足够丰富的数据来给AI做判断和决策依据。第二是算法和机器学习，不断训练AI去做出更加精准的判断。而自动化则是这一切的基础，当AI做出决策而无法自动执行的话这一切也就没有了意义。

F5作为应用交付过程中最重要的一环，可以协助用户向AIOps迈进。

一方面，F5作应用交付设备，所有的应用访问都会经由F5处理，F5的大数据引擎解决方案，可以以无探针的方式，在任何环境下，为AI提供充足的数据（更多细节，可以参考F5大数据引擎解决方案）。

另一方面，F5具备丰富的API接口以及生态系统，当AIOps根据F5提供的数据作出智能判断，需要变更时，F5可以接收AIOps平台的指令并自动执行变更操作，实现无人干预，例如当AIOps平台发现某一数据中心承载压力过大，可以通过API向F5智能DNS下发指令，将部分流量分流至其它数据中心。

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