智能运维（Artificial Intelligence for IT Operations,AIOps）是人工智能快速发展的产物,也是人工智能在运维领域的应用,其目的是用机器学习算法从运维大数据中自动学习运维规则和模式,并在自动化运维的基础上增加自动决策大脑。目前的智能运维通过算法能够实现识别故障类型、根因分析以及业务流量预测等功能,但缺少推理机制,包括逻辑推理和不确定性推理,无法根据单点故障预测其它故障发生的概率以及发生故障的具体业务。本文引入知识图谱（Knowledge Graph,KG）技术来解决智能运维中的逻辑推理问题,并在知识图谱的不确定性推理方面采用了贝叶斯网络。知识图谱可以视为大规模的语义网络（Semantic Networks）,它以复杂的图结构展现,提供了高效的计算和推理能力。本文主要研究使用OWL（Web Ontology Language）对运维资源类和事件类进行本体建模,并结合Dev Ops（Development And Operations）相关工具自动从资源管理配置数据库中抽取资源类实体和关系,构建资源拓扑图。同时使用大数据处理和机器学习对告警日志进行聚类和识别后得到的运维事件,由事件发生的时间顺序建立事件的因果关系,构造故障事件模型;并通过标记事件之间的条件概率,把事件类知识图谱转换成贝叶斯网络;使用贝叶斯网络循环信念传播算法,计算故障模型中各事件发生的边缘概率,结合事件关系可以分析事件发生的根因,并结合业务拓扑图可以预测业务中的某个故障发生的概率。在故障发生后根据不同的故障类型调用预先定制的自动化脚本实现故障的自愈,从而实现智能运维闭环。本文提出了一种以知识图谱为基础的智能运维系统架构,并构建了运维知识图谱本体,实现了实体和关系的自动识别。采用Rust语言开发了基于知识图谱的智能运维系统原型,实现了业务拓扑查询、业务依赖查询,故障根因分析以及故障自愈等功能。经过测试能够根据业务故障告警信息准确的推测出故障根因并调用自动化脚本进行故障自愈。