摘要： 本文深入探讨了人工智能（AI）技术对 IT 运维管理流程的深远影响与改造。通过对事件管理、问题管理、变更管理、服务请求管理等核心流程的详细分析，阐述了 AI 如何将传统被动、人工主导的运维模式转变为智能、主动的自动化运维模式。同时，本文还对实现 AI 驱动运维所需的工具能力提出了具体要求，并通过多维度的对比分析，为 IT 运维管理者提供了切实可行的改进建议，助力企业在数字化时代提升运维效率、降低成本、增强系统可靠性，实现运维管理的智能化转型。

01.引言

在当今数字化时代，企业的业务运营对 IT 系统的依赖程度达到了前所未有的高度。从日常办公到核心业务流程，从客户交互到供应链管理，IT 系统如同企业的神经中枢，确保各项业务活动的顺畅进行。与此同时，随着云计算、大数据、物联网等新兴技术的广泛应用，IT 环境变得愈发复杂，传统的 IT 运维管理流程面临着巨大的挑战。

权威调研机构 Gartner 的数据显示，在过去的几年中，企业 IT 系统的规模和复杂度以每年超过 20% 的速度增长，而平均每个企业每天要处理大量的运维事件。在这种情况下，传统的基于人工经验和规则的运维管理方式不仅效率低下，而且难以应对复杂多变的故障场景，导致业务中断风险增加，运维成本居高不下。

人工智能（AI）技术的飞速发展为 IT 运维管理带来了新的曙光。AI 凭借其强大的数据处理能力、智能分析能力和自动化执行能力，能够对海量的运维数据进行实时分析，提前预测潜在故障，自动化处理常见问题，从而显著提升 IT 运维管理的效率和质量，降低业务风险和运维成本。

对于 IT 运维管理者而言，深入了解 AI 对 IT 运维管理流程的影响，并积极采取措施推动运维流程的变革与优化，已成为提升企业竞争力、保障业务连续性的关键所在。本文将详细探讨 AI 在 IT 运维管理的事件、问题、变更、服务请求等核心流程中的应用，分析流程变化趋势，并为 IT 运维管理者提供切实可行的改进建议。

02.AI 重塑事件管理流程

1）传统事件管理流程剖析

传统的事件管理流程通常以服务台为核心，主要依赖人工进行事件的受理、分类、分派和处理。当最终用户遇到问题时，通过电话、邮件或工单系统向服务台报告事件，服务台工作人员记录事件详情，并根据自身经验对事件进行初步分类和优先级排序，然后将事件分派给相应的技术人员进行处理。技术人员在接到事件后，需要手动排查故障原因，尝试各种解决方案，直到问题得到解决。最后，将事件的处理结果反馈给服务台和用户，并记录在事件管理系统中。

这种传统流程存在诸多弊端。首先，人工受理事件的效率较低，容易出现信息遗漏或错误，导致事件处理周期延长。其次，事件分类和优先级排序主要依赖人工经验，主观性较强，可能导致重要事件得不到及时处理。再者，技术人员手动排查故障原因的过程耗时耗力，尤其是在复杂的 IT 环境中，面对海量的系统日志和性能数据，人工很难快速定位问题根源。据统计，在传统运维模式下，平均每个事件的处理时间长达数小时甚至数天，严重影响了业务的正常运行。

2）AI 在事件管理中的关键作用

（1）智能事件监测与预警

AI 通过实时收集和分析 IT 系统的各类数据，包括日志、性能指标、网络流量等，能够利用机器学习算法建立系统的正常行为模型。一旦系统出现异常行为，如指标超出正常范围、出现特定的错误日志等，AI 能够迅速识别并发出预警。与传统的基于阈值的告警方式不同，AI 能够根据系统的动态变化自动调整阈值，减少误报和漏报的情况。

（2）自动化事件分类与分派

AI 可以利用自然语言处理（NLP）技术和机器学习算法对事件描述进行自动分类和优先级排序。NLP 技术能够理解用户提交的事件描述中的语义，将其准确归类到相应的事件类型中，如网络故障、服务器故障、应用程序故障等。同时，机器学习算法根据事件的影响范围、紧急程度等因素，自动确定事件的优先级。然后，AI 根据预设的规则将事件自动分派给最合适的技术人员或团队进行处理。这一过程大大提高了事件分类和分派的准确性和效率，减少了人工干预，避免了因人为因素导致的错误和延误。

（3）快速故障诊断与根因分析

在故障诊断和根因分析方面，AI 展现出了强大的能力。AI 能够关联分析多源数据，包括事件发生前后的系统状态、日志信息、性能指标等，通过复杂的算法模型快速定位故障根源。例如，美团的 AIOps 平台通过构建智能告警和故障诊断系统，利用机器学习算法对海量的时序数据进行自动分类和异常检测，并结合关联分析技术，能够快速确定故障的根本原因，大幅缩短了故障排查时间。传统的根因分析可能需要数小时甚至数天，而 AI 驱动的根因分析可以在几分钟内完成，显著提高了事件处理的效率。

（4）自动化事件处理与修复

对于一些常见的、规律性的事件，AI 可以实现自动化处理和修复。通过预先编写的自动化脚本和规则，AI 在检测到相应事件后，自动执行修复操作，如重启服务、调整系统配置、更新软件补丁等。这不仅减轻了运维人员的工作负担，还能够快速恢复系统正常运行，减少业务中断时间。例如，在一些云服务提供商的运维体系中，AI 能够自动检测并处理服务器资源不足的问题，通过动态调整资源分配或自动扩展服务器集群，确保应用程序的稳定运行。

3）事件管理流程的变化趋势

（1）从被动响应到主动预防

传统的事件管理流程主要是被动响应模式，即等待事件发生后再进行处理。而引入 AI 技术后，事件管理逐渐向主动预防模式转变。通过 AI 的智能监测和预警功能，运维团队能够提前发现潜在问题，并采取相应的措施加以解决，避免故障的发生或降低故障的影响程度。这一转变使得事件管理从 “救火式” 的被动应对转变为 “未雨绸缪” 的主动防范，大大提高了系统的稳定性和可靠性。

（2）自动化程度大幅提升

AI 的应用使得事件管理流程中的各个环节，从事件监测、分类、分派到处理和修复，都实现了不同程度的自动化。自动化流程不仅提高了处理效率和准确性，还减少了人为错误的发生。运维人员从繁琐的重复性工作中解放出来，能够将更多的时间和精力投入处理复杂问题和优化运维策略上。未来，随着 AI 技术的不断发展，事件管理流程的自动化程度将进一步提高，甚至可能实现大部分事件的无人值守处理。

（3）数据驱动的决策与优化

AI 技术的核心是数据，在事件管理流程中，AI 通过对大量历史事件数据和实时运维数据的分析，为运维决策提供了有力支持。例如，通过分析事件的发生频率、类型分布、处理时间等数据，运维团队可以了解系统的薄弱环节，优化运维资源的分配，制定更有效的故障预防策略。同时，根据 AI 反馈的数据分析结果，不断调整和优化事件管理流程中的规则和算法，进一步提升事件管理的效率和质量。

4）传统事件管理与 AI 驱动事件管理的对比

03.AI 革新问题管理流程

1）传统问题管理流程的局限

传统的问题管理流程侧重于对已发生事件的事后分析，以找出问题的根本原因并制定长期解决方案。在这一过程中，通常由运维人员手动收集和整理相关事件数据，凭借个人经验和专业知识进行分析，尝试找出事件之间的关联和潜在的问题根源。然后，组织相关人员进行讨论，制定解决方案并实施。

然而，这种传统流程存在明显的局限性。一方面，人工收集和分析数据的效率低下，且容易受到主观因素的影响，难以全面、准确地识别问题根源。在复杂的 IT 环境中，问题往往涉及多个系统和组件，数据分散且量大，人工分析很难把握全局。另一方面，传统流程缺乏有效的知识沉淀和复用机制，每次遇到类似问题时，都需要重新进行分析和处理，导致重复劳动，浪费时间和资源。此外，由于问题分析和解决周期较长，可能会导致问题反复出现，影响业务的正常运行。

2）AI对问题管理的变革性影响

（1）自动化问题发现与关联

AI 能够自动对海量的事件数据进行实时分析，通过机器学习算法识别出事件之间的潜在关联和模式，从而快速发现问题。例如，AI 可以根据事件发生的时间顺序、相关系统组件以及相似的故障特征，将看似孤立的事件关联起来，找出它们背后可能存在的共同问题根源。与传统的人工分析方式相比，AI 能够在更短的时间内处理更多的数据，发现隐藏在其中的问题线索，大大提高了问题发现的效率和准确性。

（2）预测性问题预防

借助 AI 的预测分析能力，企业可以根据历史数据和实时系统状态，预测潜在问题的发生。AI 通过建立系统的性能模型和故障预测模型，分析各种因素对系统运行的影响，提前识别出可能导致问题的风险因素，并发出预警。运维团队可以根据这些预警信息，提前采取预防措施，如优化系统配置、进行预防性维护等，避免问题的发生。

（3）智能知识管理与复用

AI 可以将问题的分析过程、解决方案以及处理结果等信息自动整理成知识，存储在知识库中。当再次遇到类似问题时，AI 能够快速从知识库中检索出相关解决方案，提供给运维人员参考。同时，AI 还可以通过对新问题的学习和分析，不断更新和完善知识库，实现知识的自动沉淀和复用。这种智能知识管理机制大大提高了问题解决的效率，减少了对运维人员个人经验的依赖，使得整个团队能够更好地应对各种复杂问题。

3）问题管理流程的优化方向

（1）建立持续学习的问题分析体系

基于 AI 的问题管理流程应具备持续学习的能力，不断适应 IT 系统的变化和新出现的问题类型。通过持续收集和分析新的事件数据，AI 能够自动更新问题分析模型和知识库，提高对问题的识别和解决能力。运维团队需要定期对 AI 的分析结果进行评估和验证，及时调整模型参数和算法，确保问题管理流程的有效性和准确性。

（2）加强跨团队协作与沟通

问题管理往往涉及多个部门和团队，如运维团队、开发团队、业务部门等。在 AI 驱动的问题管理流程中，需要加强跨团队之间的协作与沟通，确保各方能够及时共享信息，共同参与问题的分析和解决。通过建立统一的问题管理平台，利用 AI 实现信息的自动推送和协同工作的自动化，提高团队之间的协作效率，缩短问题解决周期。

（3）融合业务数据进行问题分析

为了更全面地理解问题对业务的影响，问题管理流程应融合业务数据进行分析。AI 可以将 IT 运维数据与业务数据相结合，如用户行为数据、业务交易数据等，从业务角度深入分析问题的根源和影响范围。通过这种方式，运维团队能够制定出更具针对性的解决方案，不仅解决技术问题，还能有效提升业务的稳定性和用户体验。

4）传统问题管理与 AI 驱动问题管理的对比

04.AI 优化变更管理流程

1）传统变更管理流程的挑战

传统的变更管理流程旨在确保对 IT 系统的变更能够有序、可控地进行，以最小化变更对业务的影响。在传统流程中，变更请求通常由业务部门或运维团队提出，然后经过一系列的评估、审批、计划和实施步骤。变更评估主要依赖人工经验，对变更可能带来的风险和影响进行主观判断，这往往存在一定的局限性，难以全面评估复杂变更的潜在风险。

变更实施过程中，由于涉及多个系统和环节的协调，容易出现人为错误，导致变更失败或引发新的问题。此外，变更实施后需要人工手动验证变更是否成功，以及是否对其他系统产生了负面影响，这一过程效率低下且容易遗漏问题。据统计，在传统变更管理模式下，约有 30% 的变更会出现不同程度的问题，导致业务中断或性能下降。

2）AI 为变更管理带来的创新

（1）智能化变更风险评估

AI 可以通过对历史变更数据、系统配置信息、业务数据等多源数据的分析，利用机器学习算法建立变更风险评估模型。该模型能够全面评估变更可能对系统性能、稳定性以及业务运行产生的影响，量化变更风险等级。例如，AI 可以模拟变更在不同场景下的执行效果，预测可能出现的故障点和风险事件，为变更决策提供科学依据。与传统的人工评估方式相比，AI 评估更加客观、准确，能够发现潜在的风险因素，帮助企业提前做好风险应对措施。

（2）自动化变更执行与监控

借助自动化工具和 AI 技术，变更执行过程可以实现自动化。AI 根据预先制定的变更计划和脚本，自动执行变更操作，减少人为错误的发生。同时，AI 实时监控变更过程中的系统状态和关键指标，一旦发现异常情况，立即暂停变更并进行预警。例如，在软件版本升级的变更过程中，AI 可以自动完成软件下载、安装、配置等操作，并实时监测系统性能指标，如 CPU 使用率、内存占用、网络延迟等，确保变更过程的顺利进行。

（3）实时变更影响分析与回滚

AI 在变更实施后能够实时分析变更对系统和业务的影响。通过对比变更前后的系统状态和业务数据，AI 快速评估变更是否达到预期效果，是否对其他相关系统产生了副作用。如果发现变更引发了问题，AI 可以根据预先制定的回滚策略，自动执行回滚操作，将系统恢复到变更前的状态，最大限度地减少业务损失。这种实时的变更影响分析和自动回滚机制大大提高了变更管理的安全性和可靠性。

3）变更管理流程的演进趋势

（1）从静态评估到动态实时评估

传统的变更风险评估通常在变更实施前进行，是一种静态的评估方式。而引入 AI 技术后，变更评估将转变为动态实时评估。在变更实施过程中和实施后，AI 持续收集和分析系统数据，实时调整风险评估结果，确保对变更的风险和影响有全面、及时地了解。这种动态评估方式能够更好地应对复杂多变的 IT 环境，及时发现并解决变更过程中出现的问题。

（2）自动化与智能化深度融合

未来的变更管理流程将实现自动化与智能化的深度融合。AI 不仅用于变更风险评估和执行监控，还将在变更计划制定、资源分配、冲突检测等环节发挥重要作用。例如，AI 可以根据变更的类型、规模和业务需求，自动生成最优的变更计划，并合理分配运维资源。同时，AI 能够检测不同变更之间的潜在冲突，提前进行协调和优化，确保变更管理流程的高效运行。

（3）与业务目标紧密结合

变更管理的最终目的是支持业务的发展和创新。在 AI 的驱动下，变更管理流程将更加紧密地与业务目标相结合。通过对业务数据的分析，AI 能够理解业务需求和痛点，为变更决策提供基于业务价值的参考。例如，在评估一项新业务功能上线的变更时，AI 可以从业务收益、用户体验、市场竞争力等多个角度进行分析，确保变更能够最大程度地满足业务需求，推动业务的增长。

4）传统变更管理与 AI 驱动变更管理的对比

05.AI 提升服务请求管理流程

1）传统服务请求管理流程的不足

传统的服务请求管理流程主要依赖人工受理和处理用户的服务请求。用户通过电话、邮件或服务台系统提交服务请求，服务台工作人员对请求进行记录、分类和分派给相应的处理人员。处理人员根据请求的内容，手动执行相关操作，如密码重置、软件安装、设备配置等，然后将处理结果反馈给用户。

这种传统流程存在效率低下、响应速度慢、服务质量参差不齐等问题。人工受理服务请求容易出现排队等待现象，导致用户等待时间过长。同时，由于服务请求的分类和处理主要依赖人工判断，不同工作人员的处理方式和效率可能存在差异，影响服务的一致性和质量。此外，对于一些常见的服务请求，重复劳动现象严重，浪费了大量的人力和时间资源。

2）AI 在服务请求管理中的应用亮点

（1）自动化服务请求分类与路由

AI 利用自然语言处理技术和机器学习算法，能够自动理解用户提交的服务请求内容，将其准确分类到相应的服务类型中，并根据预设的规则将请求路由到最合适的处理人员或自动化处理流程。例如，当用户提交 “忘记密码” 的服务请求时，AI 能够快速识别该请求类型，并自动将其路由到密码重置的自动化处理流程，无需人工干预。这大大提高了服务请求的处理效率，减少了用户等待时间。

（2）智能自助服务与推荐

通过建立智能自助服务门户，AI 能够为用户提供实时的自助服务支持。用户在门户中输入问题描述，AI 利用自然语言处理技术理解问题意图，并从知识库中检索相关解决方案，以文字、图片或视频等形式反馈给用户。同时，AI 根据用户的历史请求记录和行为模式，为用户推荐可能需要的服务和解决方案，提升用户自助服务的成功率。例如，当用户频繁申请软件安装服务时，AI 可以主动推荐相关软件的使用教程和常见问题解答，帮助用户更好地使用软件。

（3）资源智能分配与调度

AI 可以根据服务请求的优先级、复杂程度、处理时间等因素，结合运维资源的实时状态，智能分配和调度运维资源。例如，对于紧急且重要的服务请求，AI 优先调配经验丰富的技术人员进行处理；对于一些可以通过自动化流程处理的简单请求，AI 自动安排自动化任务执行。通过这种智能资源分配方式，提高了运维资源的利用效率，确保服务请求能够得到及时、有效地处理。

3）服务请求管理流程的改进路径

（1）构建智能化自助服务体系

企业应加大对智能化自助服务体系的建设投入，不断完善知识库和 AI 问答系统。通过智能知识库，用户可以快速检索到所需的信息，提高自助服务的成功率。同时，AI 问答系统能够实时解答用户的常见问题，提供个性化的服务支持。此外，企业还可以通过收集用户反馈，不断优化自助服务内容和交互体验，提升用户满意度。

（2）实现服务请求的自动化处理

利用 AI 技术实现服务请求的自动化处理，是提升服务效率的关键。企业可以开发和集成自动化脚本和工具，对常见的服务请求进行自动化处理。例如，密码重置、账号权限申请等请求，可以通过自动化流程快速完成，无需人工干预。同时，AI 可以对服务请求进行优先级排序，确保高优先级的请求得到优先处理，提高整体服务响应速度。

（3）加强服务请求的监控与分析

通过 AI 对服务请求的处理过程进行实时监控和分析，企业可以及时发现和解决服务流程中的问题。例如，AI 可以监测服务请求的处理时间、等待时间、用户满意度等指标，当发现异常情况时，及时发出预警并采取相应措施。此外，通过对服务请求数据的深入分析，企业可以了解用户的需求模式和服务痛点，优化服务流程和资源配置，提升服务质量。

4）传统服务请求管理与 AI 驱动服务请求管理的对比

06.实现 AI 驱动的 IT 运维管理流程改进的工具能力要求

为了实现 AI 驱动的 IT 运维管理流程改进，运维工具需在数据质量、集成能力、智能化支持等方面达到更高要求。以下从 ITSM 平台、监控工具、CMDB、自动化工具等核心工具类别展开分析，并通过表格总结关键能力要求：

1) ITSM 平台的核心能力要求

ITSM 平台作为流程管理的中枢，需具备以下能力以支持 AI 集成：

（1）流程引擎的智能化支持

• 动态规则引擎：支持基于 AI 分析结果自动调整流程路径（如事件优先级动态调整、问题分类自动化）。
• 自动化流程编排：能够与 AI 模块无缝集成，实现事件自动分派、变更自动审批等自动化操作。
• API 开放能力：提供标准化 API 接口，便于与 AI 算法模型、外部数据源（如监控工具、CMDB）实时交互。

（2）数据处理与分析能力

• 多源数据整合：集成来自监控工具、CMDB、自动化工具等的数据，为 AI 分析提供统一数据集。
• 实时数据处理：支持秒级数据更新，确保 AI 模型能够基于最新运维状态进行决策。

（3）用户交互与可视化

• 智能界面优化：通过 AI 推荐常用操作、自动化填充表单字段，提升用户效率。
• 可视化分析看板：展示 AI 生成的运维洞察（如故障预测趋势、流程瓶颈分析）。

2）监控工具的关键要求

监控工具是 AI 获取运维数据的基础，需满足以下条件：

3）CMDB 的核心能力要求

CMDB 作为 IT 资产和关系的知识库，需满足以下标准：

4）自动化工具的能力要求

自动化工具是 AI 执行运维操作的 “执行者”，需满足以下条件：

（1）自动化执行能力

• 脚本库丰富性：支持常见运维操作（如重启服务、部署补丁）的标准化脚本，减少重复开发。
• 执行可靠性：具备错误重试、回滚机制，确保自动化任务在复杂场景下的稳定性。
• 并行处理能力：支持大规模并发操作，满足 AI 驱动的批量任务需求（如批量配置变更）。

（2）与 AI 的集成能力

• 事件触发集成：接收 AI 生成的自动化任务指令（如自动修复事件），并反馈执行结果。
• 动态参数支持：根据 AI 分析结果动态调整自动化脚本参数（如根据故障类型选择不同的修复策略）。

（3）数据反馈机制

• 执行日志记录：详细记录自动化任务的执行过程和结果，为 AI 模型优化提供训练数据。
• 结果验证能力：自动验证自动化操作的效果（如变更后系统指标是否恢复正常），并将验证结果反馈给 AI。

5）工具集成与协同的整体要求

6）AI应具备的条件

要实现上述 AI 驱动的 IT 运维管理流程改进，大模型需要具备以下条件：

（1）模型基础能力

• 规模与知识储备：大模型应具备足够的参数规模和广泛的知识储备，以覆盖 IT 运维管理中的各种场景和问题。例如，DeepSeek等大型语言模型通过海量文本训练，能够理解并生成自然语言描述的运维事件、问题分析和解决方案。
• 多模态数据处理：支持处理多种类型的数据，包括文本、日志、性能指标、网络拓扑等。这使得模型能够全面分析运维数据，提供更准确的决策支持。

（2）模型优化策略

• 微调（Fine-tuning）：针对特定的运维场景和数据进行微调，以提高模型的准确性和适应性。例如，使用企业内部的运维日志和事件数据对预训练模型进行微调，使其更符合企业的实际情况。
• 持续学习（Continual Learning）：具备持续学习的能力，能够随着新数据的输入不断优化自身的知识和策略。这确保了模型能够适应 IT 环境的变化和新出现的问题类型。

（3）模型应用架构

• 大小模型协同：在实际应用中，结合大模型的强大通用能力和小模型的高效针对性。例如，使用大模型进行复杂的故障诊断和问题分析，同时使用小模型进行特定任务的自动化处理，如事件分类和根因定位。
• RAG（检索增强生成）架构：采用检索增强生成架构，将模型的生成能力与外部知识库相结合。在运维管理中，模型可以通过检索企业内部的知识库、运维文档和历史案例，提供更准确、更实用的解决方案。
• 工具集成与交互：支持与各种运维工具和系统的集成，通过标准化的接口（如 MCP 协议）实现数据交互和功能调用。这确保了模型能够获取实时的运维数据，并将分析结果应用于实际的运维操作中。

通过以上条件的满足，大模型能够在 IT 运维管理中发挥其强大的分析和决策能力，推动运维流程的智能化转型。

07.总结与展望

1）总结

本文系统地探讨了 AI 技术对 IT 运维管理流程的深远影响，涵盖了事件管理、问题管理、变更管理和服务请求管理等核心流程。通过对比 AI 引入前后的流程变化，我们清晰地看到 AI 在提升运维效率、降低成本、增强系统可靠性等方面的巨大价值。AI 不仅实现了运维流程的自动化和智能化，还推动了运维模式从被动响应向主动预防的重大转变。

2）展望

未来，随着 AI 技术的不断发展和成熟，其在 IT 运维管理中的应用将更加广泛和深入。我们可以预见以下几个发展趋势：

（1）AI 与运维流程的深度融合

AI 将不仅仅是一个辅助工具，而是成为运维流程的核心驱动力。未来的运维流程将完全围绕 AI 的能力进行设计和优化，实现更加智能化、自动化的运维管理。

（2）智能化运维生态系统的构建

企业将构建一个涵盖多种 AI 驱动工具和平台的智能化运维生态系统。在这个生态系统中，各工具之间将实现无缝集成和协同工作，形成一个有机的整体，共同保障 IT 系统的稳定运行。

（3）运维人员角色的转变

随着 AI 技术在运维中的广泛应用，运维人员的角色将发生转变。他们将从繁琐的重复性工作中解放出来，更多地专注于高价值的任务，如 AI 模型的训练和优化、复杂问题的解决以及运维策略的制定等。

（4）AI 在多领域运维中的应用拓展

除了传统的 IT 运维领域，AI 技术还将在物联网、云计算、大数据等新兴领域的运维管理中发挥重要作用。通过 AI 的智能化分析和自动化处理能力，企业将能够更好地应对这些复杂领域的运维挑战，实现高效、可靠的运维管理。

总之，AI 技术为 IT 运维管理带来了前所未有的机遇和挑战。运维管理者需要积极拥抱这一变革，深入理解 AI 对运维流程的影响，合理规划和实施 AI 驱动的运维改进策略。通过不断提升运维工具的能力、优化运维流程、培养运维人员的 AI 技能，企业将能够在数字化时代实现运维管理的智能化转型，提升自身的竞争力和业务连续性，迎接未来更加复杂的 IT 运维挑战。