机器学习本身有很多成熟的算法和系统，及其大量的优秀的开源工具。 如果成功的将机器学习应用到智能运维之中，还需要三个方面的支持： 数据， 标注的数据， 应用。
数据：互联网应用本身具有海量的日志。需要做优化存储。 数据不够还需要自主生成。
标注的数据: 日常运维工作会产生标注的数据。 比如出了一次事件后，运维工程师会记录下过程， 这个过程会反馈到系统之中， 反过来提升运维水平。
应用: 运维工程师师智能运维系统的用户。 用户使用过程发现的问题可以对智能系统的优化起正向反馈作用。
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