智能化运维技术路线主要包括以下几个方面：
1. 自动化运维：通过自动化工具和平台，实现对IT基础设施、应用系统、网络设备等的自动化监控、配置、优化和管理。自动化运维可以提高运维效率，降低运维成本，提高运维质量。常见的自动化运维工具有Ansible、Puppet、Chef、SaltStack等。
2. 智能故障诊断与预测：通过对历史数据和实时数据的分析和挖掘，实现对系统故障的智能诊断和预测。智能故障诊断可以帮助运维人员快速定位问题，提高故障处理效率；智能预测可以帮助运维人员提前发现潜在的风险，避免系统故障的发生。常见的智能故障诊断与预测工具有Zabbix、Nagios、Prometheus等。
3. 云原生运维：随着云计算的发展，云原生运维成为一种新的趋势。云原生运维强调在云环境中进行运维，包括容器化、微服务化、自动化部署等。云原生运维可以提高系统的可扩展性、灵活性和可靠性，降低运维复杂度。常见的云原生运维工具有Kubernetes、Docker、CI/CD工具（如Jenkins、GitLab CI/CD）等。
4. 人工智能运维：人工智能技术可以应用于运维领域，提高运维效率和质量。例如，使用机器学习算法对日志进行分析，实现对系统异常的智能检测；使用自然语言处理技术对运维文档进行自动分类和检索；使用深度学习技术对复杂场景进行智能推理和决策。人工智能运维可以提高运维工作的智能化水平，降低运维人员的劳动强度。
5. 安全运维：随着网络安全威胁的日益严重，安全运维成为运维工作的重要组成部分。安全运维主要关注系统的安全状态、安全漏洞、安全事件等方面，通过安全扫描、漏洞管理、应急响应等方式保障系统的安全。常见的安全运维工具有Nessus、OpenVAS、SolarWinds等。
6. 可视化运维：通过可视化工具，将运维数据和信息以图形化的方式展示出来，方便运维人员快速了解系统的状态和性能。可视化运维可以提高运维工作的透明度和可追溯性，便于运维人员进行问题排查和决策。常见的可视化运维工具有Grafana、Datadog、New Relic等。
7. 服务化运维：将传统的运维工作抽象为服务，通过服务编排和管理实现对整个IT环境的集中管理和监控。服务化运维可以提高系统的可维护性和可扩展性，降低运维复杂度。常见的服务化运维工具有ServiceNow、ServiceFabric、IaaS Manager等。
8. 敏捷运维：采用敏捷开发的方法，快速响应业务需求变化，持续改进运维流程和工具。敏捷运维可以提高运维工作的灵活性和适应性，满足不断变化的业务需求。常见的敏捷运维实践包括DevOps、Continuous Delivery（CD）等。
总之，智能化运维技术路线涵盖了自动化运维、智能故障诊断与预测、云原生运维、人工智能运维、安全运维、可视化运维、服务化运维和敏捷运维等多个方面。这些技术相互融合，共同构成了智能化运维的技术体系，为现代企业提供了高效、智能的运维解决方案。
