智能运维（AIOps，Artificial Intelligence for IT Operations）的外在表现形式虽然包括了实时运维的许多特征，但智能运维的涵盖范围更为广泛且深入。实时运维强调的是运维操作的即时性和响应速度，确保系统问题能够被迅速发现和解决，从而减少故障对业务的影响。然而，智能运维不仅仅局限于实时性，它更侧重于利用人工智能和机器学习技术来优化自动化运维流程，提升运维管理水平和效率。

智能运维的特点包括：

数据驱动：智能运维通过收集和分析大量运维数据（如日志、性能指标、用户行为等），为运维决策提供数据支持。这些数据可以帮助识别潜在的问题，预测故障发生，优化资源配置。

自动化：通过自动化脚本、工具和平台，智能运维能够自动执行大量重复性的运维任务，如监控、报警、故障排查等，减轻运维人员的负担，提高运维效率。

智能分析：利用人工智能和机器学习算法，智能运维能够自动识别异常、预测故障、优化资源配置，并提供更准确的根因分析和解决方案建议。

持续学习和优化：智能运维系统能够不断学习和适应，根据历史数据和实际运行情况自动调整优化策略，提升运维效果。

全面可视化：提供丰富的可视化工具和仪表板，帮助运维人员直观地了解系统状态和运维情况，快速定位问题并做出决策。

因此，虽然实时运维是智能运维的一个重要方面，但智能运维的外在表现形式更加多元和全面，旨在通过智能化手段全面提升运维的效率、准确性和响应速度。