智能运维领域包含的各项工作内容包括：

数据采集与管理：该工作内容涉及从各种设备和系统中收集数据，如性能数据、日志数据等，并对这些数据进行清洗、转换和整合。数据采集与管理为后续的分析和决策提供了可靠的数据基础。
分析与诊断：该工作内容涉及利用各种算法对数据进行分析和挖掘，以发现问题、预测未来和优化运维策略。例如，通过机器学习算法进行故障预测和异常检测，通过关联规则算法进行故障关联分析等。
自动化执行：该工作内容涉及根据分析结果自动执行相应的运维任务，如修复故障、调整资源和更新配置等。自动化执行可以提高运维效率和准确性，降低人为错误的风险。

可视化展示：该工作内容涉及将分析和诊断结果以图形化的方式展示，帮助运维人员更好地理解系统状态和运维效果。可视化展示还可以提供交互功能，方便运维人员进行参数调整和策略制定。
预防性维护：该工作内容涉及通过对设备的运行数据进行实时监控和分析，预测设备的故障和维护需求，提前制定维护计划，降低设备故障率和维护成本。

针对以上维度的解释如下：

故障预测与诊断：智能运维利用机器学习和人工智能技术对历史故障数据进行分析和学习，建立故障预测模型。当系统出现类似的运行情况时，预测模型能够提前发出故障预警，帮助运维人员及时采取措施防范故障发生。同时，智能运维还利用各种算法对数据进行深入分析，快速准确地定位故障原因并提供解决方案。
自动化部署、监控和维护：智能运维利用自动化工具和技术实现对设备的自动化监控和管理。例如，使用脚本或系统管理工具进行自动化部署和配置管理；使用监控工具对系统性能进行实时监控并自动报警；使用自动化修复工具在检测到故障后自动执行相应的修复操作等。
数据驱动决策支持系统：智能运维利用大数据技术对海量运维数据进行处理和分析，构建数据驱动的决策支持系统。该系统能够从数据中发现潜在的问题和机会，并为运维人员提供决策建议和优化方案。例如，通过对网络流量数据的分析发现网络攻击行为并采取相应的防御措施；通过对服务器性能数据的分析发现性能瓶颈并进行优化等。

目前智能运维表现突出的几个具体领域包括：

网络运维：智能运维技术可以对网络流量进行实时监控和分析，快速准确地发现网络攻击行为并自动采取相应的防御措施。例如，使用机器学习算法对网络流量数据进行分析，发现异常流量并进行拦截。
服务器运维：智能运维技术可以对服务器性能进行实时监控和分析，发现性能瓶颈并进行优化。例如，使用机器学习算法对服务器性能数据进行分析，发现CPU使用率高的原因并进行优化。
数据库运维：智能运维技术可以对数据库性能进行实时监控和分析，发现性能瓶颈并进行优化。例如，使用机器学习算法对数据库访问日志进行分析，发现慢查询并进行优化。

成功案例或最佳实践包括：

某大型电商企业使用智能运维技术对其网络流量进行实时监控和分析，发现并拦截了大量的网络攻击行为，保障了网络安全和稳定运行。
某金融机构使用智能运维技术对其服务器性能进行实时监控和分析，发现并解决了多个性能瓶颈问题，提高了系统的运行效率和用户体验。
某互联网公司使用智能运维技术对其数据库性能进行实时监控和分析，发现并解决了多个慢查询问题，提高了数据库的访问速度和响应时间。