23｜AIOps智能决策：给故障处理安装一个大脑

1. AIOps中的决策过程是关键环节，需要构建一个运维大脑来整合监控、容量规划、预案制定和变更管理等功能，以提高故障处理效率。 2. 决策过程的演进经历了从简单的是否切流到复杂的最优化问题，需要根据实际情况和历史案例进行决策，将复杂问题拆分成简单问题进行判断。 3. 决策中常见的算法包括构建决策树、回归预测和线性规划，需要根据项目阶段和数据积累情况选择合适的算法来进行决策逻辑的构建。 4. 决策树不仅限于机器学习算法，也可以使用if-else逻辑构建，但随着项目发展需要考虑利用机器学习算法的能力进行更深入的训练和模式抽象。 5. 线性回归和线性规划算法在解决容量水位和流量迁移等问题时具有实际应用价值，可以帮助优化决策过程。 6. 在处理多地区止损和切流问题时，可以采用线性规划或贪心算法来实现最优化决策，根据地区的重要性进行优先级排序。 7. 运维大脑的作用在于对初步问题分析和决策，告诉人员应该执行哪个预案，什么时候执行，执行带来的后果是什么。 8. 决策过程需要从业务视角出发选择最优解决方案，并根据实际案例进行分析，避免想当然的决策。 9. 决策过程的复杂问题需要拆分成简单问题进行判断，尽可能将复杂问题变成简单问题，以提高决策效率.