自主計算（AC）是具有自我管理特性的分布式計算資源，能夠適應不可預測的變化，同時向操作者和用戶隱藏內在的復雜性。由IBM在2001年發起，這一倡議最終旨在開發能夠自我管理的計算機系統，克服迅速增長的計算系統管理的復雜性，并減少復雜性對進一步增長的障礙。

AC系統的概念被設計為使用高層次的政策，做出適應性的決定。它將不斷檢查和優化其狀態，自動適應不斷變化的條件。一個自律性計算框架是由自律性組件（AC）相互作用組成的。一個AC可以用兩個主要的控制方案（本地和全局）來建模，包括傳感器（用于自我監控）、效應器（用于自我調整）、知識和規劃器/適配器，用于利用基于自我和環境意識的政策。這種結構有時被稱為"監測-分析-計劃-執行"（MAPE）。在這種愿景的驅動下，最近提出了各種基于自我調節的自律組件的架構框架。一個非常類似的趨勢是最近在多代理系統領域的重要研究的特點。然而，這些方法中的大多數通常是考慮到集中式或基于集群的服務器架構，并且大多解決了降低管理成本的需要，而不是實現復雜軟件系統或提供創新服務的需要。一些自治系統涉及移動代理通過松散耦合的通信機制進行互動。面向自主的計算是劉繼明在2001年提出的一個范式，它使用人工系統模仿社會動物的集體行為來解決困難的計算問題。例如，蟻群優化就可以在這個范式中進行研究。復雜性不斷增加的問題預測表明，使用中的計算設備將以每年38%的速度增長，每個設備的平均復雜性也在增加。目前，這種數量和復雜性是由高度熟練的人類管理的；但對熟練的IT人員的需求已經超過了供應，勞動力成本超過設備成本的比例高達18：1。計算系統帶來了速度和自動化的巨大好處，但現在有一個壓倒性的經濟需求，那就是使其維護自動化。在2003年IEEE計算機的一篇文章中，Kephart和Chess警告說，計算系統和設備互聯的夢想可能會成為普適性計算的噩夢，在這種情況下，架構師無法預測、設計和維護復雜的互動關系。他們指出，自律性計算的本質是系統的自我管理，將管理員從低層次的任務管理中解放出來，同時提供更好的系統行為。現代分布式計算系統的一個普遍問題是，其復雜性，特別是其管理的復雜性，正在成為其進一步發展的重要限制因素。大型公司和機構正在采用大規模的計算機網絡進行通信和計算。

在這些計算機網絡上運行的分布式應用是多樣化的，處理許多任務，從內部控制流程到呈現網絡內容再到客戶支持。此外，移動計算正以越來越快的速度滲透到這些網絡中：員工需要在不在辦公室的時候與他們的公司溝通。他們通過使用筆記本電腦、個人數字助理或具有不同形式的無線技術的移動電話來訪問他們公司的數據。這在整個計算機網絡中產生了巨大的復雜性，很難由人類操作員手動控制。人工控制費時、費錢，而且容易出錯。控制一個不斷增長的網絡計算機系統所需的人工努力往往會很快增加。基礎設施中80%的此類問題發生在客戶端特定的應用程序和數據庫層。大多數"自律性"服務供應商只保證到基本的管道層（電源、硬件、操作系統、網絡和基本數據庫參數）。

一個可能的解決方案是使現代網絡計算系統能夠在沒有人類直接干預的情況下自我管理。自律性計算倡議（ACI）旨在為自律性系統提供基礎。它的靈感來自于人體的自律神經系統。這個神經系統控制重要的身體功能（如呼吸、心率和血壓）而不需要任何有意識的干預。在自我管理的自律神經系統中，人類操作者扮演了一個新的角色：他/她不是直接控制系統，而是定義一般政策和規則，指導自律神經系統。