効果的なAIOps戦略は、明確な文書とすべての関係者の賛同を得て策定されるべきである。
包括的な文書化によって戦略の十分な理解が確保され、ステークホルダーのエンゲージメントによって組織全体にわたる連携と支援が促進されます。この包括的なアプローチは、戦略の成功と組織目標との整合性を促進します。

IT運用分析（ITOA）は、ITシステムからデータを収集・分析し、運用に関する洞察を提供することに重点を置いています。ただし、その性質上、問題が発生してから対処するリアクティブ型です。
AIOps は、AI と機械学習の技術を採用して ITOA を超え、潜在的な問題、異常、傾向を、重大になる前に積極的に特定し、予測的かつ予防的なアプローチを可能にします。
主な差別化要因は、「事後対応型から事前対応型へ」の移行であり、これにより IT チームはより効果的に問題に対処し、ダウンタイムを削減できます。
DevOps Institute の資料では、この変革が AIOps 導入の基礎となることが強調されています。

非構造化データは、事前に定義された構造や形式を持たず、多くの場合、文書、メール、ソーシャルメディアの投稿、マルチメディアコンテンツなど、テキスト中心です。データベース内の固定フィールドに格納される構造化データとは異なり、非構造化データはリレーショナルデータベースにうまく適合しません。DevOps InstituteのAIOps Foundationコースでは、IT運用における非構造化データの処理の課題と重要性に焦点を当てています。非構造化データには、意思決定と運用効率を向上させるための貴重な洞察が含まれているためです。

確率的システムとは、固有のランダム性または確率的意思決定メカニズムにより、一貫した入力であっても異なる出力を生成する可能性があるシステムです。
この動作は、同じ入力に対して常に同じ出力を生成する決定論的システムとは対照的です。
確率システムは AI/ML モデルで一般的であり、結果は統計的確率とトレーニング データに基づいています。

従来のIT運用分析（ITOA）と比較したAIOps（IT運用のための人工知能）の大きな利点は、将来のイベントを予測できることです。ITOAは過去のインシデントを把握するために履歴データの分析に重点を置いているのに対し、AIOpsは高度な機械学習アルゴリズムを活用し、潜在的な問題を事前に予測します。この予測機能により、プロアクティブな問題解決が可能になり、ダウンタイムを削減し、システムの信頼性を向上させることができます。DevOps InstituteのAIOps Foundationコースでは、この先進的なアプローチが、現代のIT環境にAIOpsを実装する主なメリットとして強調されています。