云计算智能化运维(AIOps)能力成熟度模型 第1部分：通用能力要求.docx

ICS:35.210

CCS:L70

中华人民共和国通信行业标准

YD/TXXXXX-XXXX

云计算智能化运维(AlOps)能力成熟度

模型第1部分：通用能力要求

ThecapabilitymaturitymodelofcloudartificialintelligenceforIToperations-

Part1:Generalcompetencyrequirement

(报批稿)

(本稿完成日期：2021.10.30)

[××××]-[××]-[××]发布[××××]-[××]-[××]实施

中华人民共和国工业和信息化部发布

1范围

本文件规定了对IT系统或平台进行智能化运维的参考框架及分级评估方法。包括智能化运维架构、智能化运维前置条件、通用能力建设分级要求，涵盖数据层和智能计算层，应用场景能力分级要

求，涵盖应用场景层，以及配置管理的相关要求。

本文件适用于各类基础设施及资源，为企业采用智能化方法对IT系统或平台开展运维相关工作提

供参考及指导。

2规范性引用文件

下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。

GB/T5271.31-2006信息技术词汇第31部分：人工智能机器学习

GB/T8566-2007信息技术软件生存周期过程

GB/T11457-2006信息技术软件工程术语

GB/T32908-2016非结构化数据访问接口规范

GB/T32400-2015信息技术云计算概览与词汇

YD/T3763.8-2021研发运营一体化(DevOps)能力成熟度模型第8部分：系统和工具技术要求

3术语和定义

下列术语和定义适用于本文件。

3.1

智能化运维artificialintelligenceforIToperations

是人工智能技术(如机器学习(3.3)等)和数据科学在IT运营问题上的应用，用于增强和部分替

代主要的IT运营功能。

3.2

学习learning

一个生物学系统或自动系统获得知识或技能的过程，使它可用于改进其性能。

[来源：GB/T5271.31-2006:31.01.01]

1

2

3.3

机器学习machinelearning

功能单元通过获取新知识或技能，或通过整理已有的知识或技能来改进其性能的过程。[来源：GB/T5271.31-2006:31.01.02]

3.4

自适应学习adaptivelearning

一种学习策略，其在于按照原来自外部知识源的建议来调整内部知识，或按照已有的知识来转换

新获得的信息。

[来源：GB/T5271.31-2006:31.03.03]

3.5

监督(式)学习supervisedlearning

获得的知识的正确性通过来自外部知识源的反馈加以测试的学习策略。

[来源：GB/T5271.31-2006:31.03.08]

3.6

项目project

需要协同工作的一组任务，其目的在于开发和(或)维护一个具体的产品。产品可以包括硬件、

软件或其他成分，一般项目有自己的经费、成本核算和交付进度。

[来源：GB/T11457-2006:2.1255]

3.7

参与方party

一个或一组自然人或法人，无论该法人是否注册。

[来源：GB/T32400-2015:3.2.6]

3.8

云计算cloudcomputing

一种通过网络将可伸缩、弹性的共享物理和虚拟资源池以按需自服务的方式供应和管理的模式。

3

注：资源包括服务器、操作系统、网络、软件、应用和存储设备等。

[来源：GB/T32400-2015:3.2.5]

3.9

云服务cloudservice

通过云计算(3.8)已定义的接口提供的一种或多种能力。

[来源：GB/T32400-2015:3.2.8]

3.10

云服务客户cloudservicecustomer

为使用云服务(3.9)而处于一定业务关系中的参与方(3.7)。

[来源：GB/T32400-2015:3.2.11]

注：业务关系不一定包含经济条款。

3.