機器學習本身有很多成熟的算法和系統，及其大量的優秀的開源工具。 如果成功的將機器學習應用到智能運維之中，還需要三個方面的支持： 數據， 標注的數據， 應用。
數據：互聯網應用本身具有海量的日志。需要做優化存儲。 數據不夠還需要自主生成。
標注的數據: 日常運維工作會產生標注的數據。 比如出了一次事件后，運維工程師會記錄下過程， 這個過程會反饋到系統之中， 反過來提升運維水平。
應用: 運維工程師師智能運維系統的用戶。 用戶使用過程發現的問題可以對智能系統的優化起正向反饋作用。
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