智能运维（Intelligent Operation and Maintenance, IOM）是现代信息技术和人工智能技术在运维领域的应用，旨在通过智能化手段提高运维效率、降低运维成本、提升服务质量。智能运维所关注的核心目标主要包括以下几个方面：
1. 故障预测与预防：通过对历史数据的分析，预测潜在故障的发生，提前进行预警，从而减少系统宕机时间，确保业务的连续性。例如，通过分析服务器的CPU使用率、内存占用、磁盘空间等指标，可以预测到某个服务可能出现的性能瓶颈，提前进行优化或扩容。
2. 自动化运维：利用自动化工具实现对运维任务的自动化管理，包括部署、配置、监控、报警等。这样可以大幅提高工作效率，减少人为错误，同时降低运维人员的工作量。例如，通过自动化部署工具，可以实现应用程序的快速上线；通过自动化监控工具，可以实时监控服务器、网络设备等的状态，及时发现并处理问题。
3. 资源优化：通过对硬件、软件、网络等资源的合理分配和管理，提高系统的整体性能。例如，通过负载均衡技术，可以将流量均匀地分配到多个服务器上，避免单点过载；通过虚拟化技术，可以在同一台物理服务器上运行多个虚拟机，提高资源的利用率。
4. 安全运维：通过对网络安全事件的实时监控和分析，及时发现并应对安全威胁，保障系统的安全。例如，通过入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS），可以实时监控网络流量，发现异常行为并进行告警；通过安全信息和事件管理（SIEM）系统，可以集中管理和分析安全事件，提高响应速度。
5. 数据分析与决策支持：通过对运维数据的深度挖掘和分析，为运维决策提供有力支持。例如，通过分析服务器的日志文件，可以发现潜在的安全问题；通过分析业务数据，可以优化资源配置，提高服务质量。
6. 知识库建设：构建完善的知识库体系，方便运维人员查询和学习，提高运维技能。例如，通过知识库管理系统，可以方便地查找和分享运维相关的文档、案例、解决方案等。
7. 云原生运维：随着云计算技术的发展，云原生运维成为智能运维的一个重要方向。通过容器化、微服务等技术，实现服务的快速部署和扩展，同时保证服务的高可用性和容错性。
8. 绿色运维：关注节能减排，实现绿色运维。通过优化硬件配置、采用节能设备、实施能源管理等措施，降低运维过程中的能耗，减少环境影响。
9. 敏捷运维：随着业务的快速发展，敏捷运维成为企业应对变化的重要手段。通过持续集成、持续交付等实践，提高运维的灵活性和响应速度，快速响应业务需求的变化。
10. 用户体验优化：关注用户的需求和体验，通过优化运维流程、提供更好的服务等方式，提高用户的满意度。例如，通过优化监控系统的界面和交互方式，使得运维人员能够更直观地了解系统状态；通过提供自助服务门户，让用户能够轻松地进行日常运维操作。
