智能運(yùn)維中常用的算法包括關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘、隱式馬爾科夫、蒙特卡洛樹(shù)搜索、多示例學(xué)習(xí)、邏輯回歸、聚類(lèi)、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、決策樹(shù)、遷移學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。語(yǔ)言處理和對(duì)話機(jī)器人在處理操作和維護(hù)工作以及人機(jī)界面時(shí)也被廣泛使用。在智能運(yùn)維系統(tǒng)的發(fā)展過(guò)程中，越來(lái)越多的先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法被不斷使用。
基于互聯(lián)網(wǎng)的視頻流媒體已逐漸滲透到人們的日常生活中。在許多行業(yè)中，對(duì)智能運(yùn)維都提出了很高的要求。但是，各行各業(yè)都在閉門(mén)造車(chē)，尋求各自領(lǐng)域的解決方案。同時(shí)，行業(yè)發(fā)展水平參差不齊，對(duì)行業(yè)運(yùn)維團(tuán)隊(duì)的需求不高。這些需求通常僅在自動(dòng)化操作和維護(hù)階段。如果各個(gè)行業(yè)能夠理解智能運(yùn)維框架中的關(guān)鍵技術(shù)，制定適當(dāng)?shù)闹悄苓\(yùn)維目標(biāo)，并投入適當(dāng)?shù)馁Y源，就可以有效地促進(jìn)各自行業(yè)智能運(yùn)維的發(fā)展。同時(shí)，基于智能運(yùn)維的通用技術(shù)，各個(gè)行業(yè)的科研工作者還可以擴(kuò)展自己的科研領(lǐng)域，同時(shí)解決其行業(yè)中智能運(yùn)維的一些特殊問(wèn)題。
在智能運(yùn)維的框架下，運(yùn)維工程師逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)榇髷?shù)據(jù)工程師，負(fù)責(zé)構(gòu)建大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)，開(kāi)發(fā)和集成數(shù)據(jù)收集程序和自動(dòng)化執(zhí)行腳本，并有效地實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。同時(shí)，面對(duì)所在行業(yè)的智能運(yùn)維需求，智能運(yùn)維工程師可以在整個(gè)智能運(yùn)維框架下找到各行業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)，從而更好地滿(mǎn)足行業(yè)需求。行業(yè)的智能運(yùn)維需求效果。從普通工程師到大數(shù)據(jù)工程師（智能運(yùn)維工程師）的專(zhuān)業(yè)技能轉(zhuǎn)換對(duì)操作工程師非常有吸引力。機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能是智能運(yùn)維的利劍。
智能運(yùn)維完全具備人工智能的所有基本要素：實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，大量數(shù)據(jù)和大量批注。智能運(yùn)維幾乎沒(méi)有關(guān)鍵技術(shù)離不開(kāi)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。業(yè)界不斷產(chǎn)生大量的運(yùn)行和維護(hù)日志；運(yùn)維人員的工作會(huì)產(chǎn)生大量帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)。因此，可以說(shuō)智能運(yùn)維是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域所需的巨大自然資源庫(kù)。作為人工智能的垂直方向，智能運(yùn)維理論也將取得長(zhǎng)足的進(jìn)步。除互聯(lián)網(wǎng)外，智能運(yùn)維在高性能計(jì)算，電信，金融，電力網(wǎng)絡(luò)，物聯(lián)網(wǎng)，醫(yī)療網(wǎng)絡(luò)和設(shè)備，航空航天，軍事裝備和網(wǎng)絡(luò)中也具有良好的應(yīng)用前景。
