正確地運用人工智能（AI）和機器學習，通過加強IT運營流程和工作的自動化，將會極大地簡化IT的運營。IT已經變得越來越復雜，用戶迫切需要能夠簡化工作流程的技術。智能自動化的預測分析將取代人工密集型任務。IT部門能夠利用數據和人工智能迅速發現潛在的問題，提出解決現有問題的建議，通過自助服務和自我恢復功能簡化自動化流程，并預測未來的結果，從而估算出成本，優化資產回報。
      Gartner發現了這一趨勢，創造了“面向IT運營的人工智能（AIOps）”這一術語。試想一下，系統能夠為那些我們尚未想到的問題提供深刻見解——這正是AIOps的潛力所在。
      AIOps不僅能夠提供解決問題的建議，還可以從過去的行為和解決方案中學習，自動解決問題和預測故障，由此極大地簡化了IT。這要求機器的配置狀態具備可見性，還要理解過去的行為和交互——包括好的和壞的。AIOps通過自動應用深度分析，確保在高性能IT環境下能夠主動做出決策，最終讓業務更加健康的運行，從而進一步提高了IT運營分析（ITOA）能力。

DevOps對于業務必不可少：高速發展還是緩慢前行
      DevOps是 Development和Operations的組合，可以把DevOps看作開發（軟件工程）、技術運營和質量保障（QA）三者的交集。
      傳統的軟件組織將開發、IT運營和質量保障設為各自分離的部門。在這種環境下如何采用新的開發方法，這是一個重要的課題：按照從前的工作方式，開發和部署不需要IT支持或者QA深入的、跨部門的支持，而卻需要極其緊密的多部門協作。現在，DevOps考慮的是一套針對這幾個部門間溝通與協作問題的流程和方法。
      雖然企業高層還不太熟悉DevOps，但它是當今高度復雜和快速發展的環境中建立并保持競爭優勢的關鍵所在。隨著每一家企業都將成為數字化企業，企業開發并交付的數字服務將決定其業務的沉浮。競爭力取決于交付速度、客戶體驗質量以及數字服務所實現的業務目標。DevOps不僅使數字服務交付的更快，而且更高效，并能讓團隊的工程和運營人員更好的參與進來。要做到這樣，機構必須具備靈活性，以便輕松的提高團隊開發和交付服務的技能、流程和技術。
      為實現DevOps所承諾的速度、質量和業務影響，機構將繼續采用新的人員配置方法和新技術，為團隊提供支持，使團隊更敏捷。從吸收部門新概念（例如，自我管理團隊和松散耦合的工具鏈等），到吸收新技術例如，容器、微服務、“功能即服務”解決方案，以及采用少代碼/無代碼方法開發軟件等，機構將經歷不斷的變化。因此，DevOps不僅意味著不同部門對生產服務的質量和性能有統一全面的理解，而且對軟件開發、構建和發布過程所涉及的質量和性能也有統一全面的理解。
      只有掌控好DevOps計劃的高管才能脫穎而出。高管們的談話圍繞速度和競爭力，而指出DevOps實施的成功之處并用數據來證明其影響才是關鍵所在。

DevSecOps——下一個前沿
      為滿足不斷提高的管理、審計和合規要求，同時保持發展速度，很多團隊都將采用DevSecOps。正如IT部門正在進行優化，在其交付平臺和應用程序中置入更多的監測功能，他們的安全需求也會隨之優化。這意味著開發人員將發揮更大的作用（以及更多的責任），以確保其應用程序和所處理數據的安全。同樣，安全部門還應該更多的與開發和運營部門協作，以保證應用程序和交付過程的安全。