随着数据化运营越来越所为人们所熟知，智能运维也成为许多企业的选择，通过已有的大数据如企业后台日志数据、监控信息、应用程序记录等来实现对日常运营的优化。主要包含以下几种要素。
需要多平台联动
智能运维的启动至少需要监控平台、服务平台、数据平台、三个平台之间进行联动。在工作时运维需要从各个监控平台中获取相应的数据，通过数据形成自身的智能机器学习训练机制，面对客户服务平台的需求，通过数据平台生成的智能方案来帮助客户产生决策模型。
智能化
相比于传统运维需要人工解读大量的数据，智能化数据解读和挖掘系统能够代替人进行快速准确的判断。在系统内可以自动对网络访问高峰、特殊节日、故障事件等进行标记，实现动态算法，基于相关历史数据进行KPI评估。其生产的人工智能模型能够覆盖大多数企业日常工作中的模型，适应企业旺季的服务周期。
算法是核心
利用智能运维进行数据挖掘的过程中，企业可以进行季度收入预测、产品受欢迎程度分析、客户群体细分等多种需要大量参考历史数据的决策，而这些决策都是通过相应的训练数据集和反馈数据集来表征的，采用如随机森林，曼哈顿距离，神经网络等时间序列的各种算法，