有aiops能力的厂商（AIOPs）

本篇文章给大家谈谈有aiops能力的厂商，以及AIOPs对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享有aiops能力的厂商的知识，其中也会对AIOPs进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、国内AIOps有没有可落地的厂商？
• 2、什么是AIOps？怎么促进业务提升？
• 3、AIOps的优势有哪些？有这样的厂商吗？
• 4、AIOps是什么？和AI有什么关系？
• 5、AIOps是如何促进业务提升的？
• 6、华为AIOps使能服务加速新基建运维智能化转型

国内AIOps有没有可落地的厂商？

擎创科技为券商、银行、政府机构等都做过智能运维的成功落地案例。比如最近为某中型银行客户解决日常运维中存在的告警风暴问题。

A行主要运维痛点是告警风暴频发，系统日增告警量达5000多条。在这种情况下运维人员根本无法及时处理告警事件，系统问题更无法及时得到修复，势必会引发用户频繁投诉。A行迫切需要引入智能化的运维方案来解决横亘已久的问题，破除告警风暴难题，提高告警处理能力。

在实地了解到客户的现状和痛点后，我方咨询专家给出的方案是通过实施告警信息丰富、告警智能压缩、告警智能关联、精准推荐告警优先级等功能，帮助运维人员逐步实现少做事、做重要的事、更高效地做事等三级目标。这些核心功能，最终要依赖擎创的智能运维产品——告警辨析中心来实现。

这些功能的实现逻辑如下：

1、告警信息丰富：原始告警信息关联CMDB配置信息，做如下内容丰富；

2、告警智能压缩：利用智能算法将相同或者相似的告警进行合并压缩；

3、告警智能关联：利用智能算法将可能是同一种根因产生的告警关联在一起，方便用户迅速查找问题症结；

4、精准推荐告警优先级：智能算法推荐告警优先级，使告警级别标注更精准。

整个项目历时3个月，投产后压缩掉了82%的无效告警，并大大提高了运维人员的排障效率，客户投诉量也降低了50%。

此外，这个项目也了却了客户心中的难题。A银行使用的监控平台建设于2009年，虽然采用的是某知名国际软件厂商的产品，但是产品的架构、功能和性能已经远远无法满足当前业务需要。客户3年前就表示希望更换监控平台，但由于涉及部门过多，新监控平台建设工作迟迟无法推进。

此次智能运维项目中发现客户的指标数据采样频率和告警频率都是5分钟一次，已经无法反应系统的真实状态，且会遗漏大量有价值的数据和信息。经过项目组向客户多次汇报和反复沟通，终于推动客户下定决心升级监控平台，目前该项目已经进入UAT测试阶段。

“擎创科技将AIOps领域的行业场景做深做透，让客户可以产生真实的收入，这就是客户持续订阅的缘由。”

未来的运维势必是由运维走向运营，擎创科技将会继续提升运维数据的认知能力，打造智能运维产品中最实用的工具，构建实用工具中最智能的产品，帮助企业走上运维智能化道路。

什么是AIOps？怎么促进业务提升？

智能运维的概念是Gartner在2016年率先提出，当初的英文全称为Algorithmic IT Operations,意指基于算法的IT运维。随着人工智能技术的发展，2018年Gartner将其英文全称更改为Artificial Intelligence for IT Operations，表明人工智能在IT运维领域的应用。至今短短六年，其概念还在不断融入新的认知。
当前IT运维难度增加，依靠人力堆积的传统方式运维已经无法满足数字化时代对IT运维的要求，借助更先进工具和技术手段成为应对这些挑战的必然选择。数据中心面临着从制度和流程为主驱动的时代，快速向数据与算法为主驱动的智能运维时代迈进。智能运维，已然成为迎接挑战不可或缺的科技力量和解决方案。
AIOps（Artficial Intelligence for Operations），是一种将大数据、人工智能或机器学习技术赋能传统IT运维管理的平台（技术）。AIOps智能运维可以将全栈式的运维数据进行集中化管理，不同数据领域也可以进行智能算法根因定位。其次它可以从业务场景进行跟踪，了解交易路径，对于数据进行智能分析与预测。所以智能运维是一种全新的数字化运维能力，可以配合企业的数字化转型，保障企业的业务应用能够安全稳定且高效的运行。

AIOps的优势有哪些？有这样的厂商吗？

在这个数字化的大浪潮时代，相比传统IT运维，AIOps将AI赋能于IT运维，发掘运维数据价值，协助运维工作降本增效，并可实现全面的可观测性。

企业数字化转型的过程中，运维工作常常会遇到这些痛点：

监控工具用了一大堆，但各自保存在不同的地方，形成一个个数据孤岛。排查一个故障往往要到不同的服务器上翻看日志等数据，效率低下。

在确定故障根因前，无法确定派给哪个团队处置。只能按经验逐个排查，MTTR（平均排障时间）长。

根因定位依赖人的经验，缺乏智能规划手段。

而采用AIOps系统，可以对监控工具的数据、日志/告警/指标等数据进行统一采集、存储，结合总体拓扑架构构建异常检测、告警收敛、根因定位等智能化场景。迅速定位根因，大大减少MTTR。

此类的厂商国内有不少，并且已在金融为主的多个行业中得到应用。相信不久的将来，AIOps将成为运维管理软件的标配。

AIOps是什么？和AI有什么关系？

我们现在提到的 AI，更多的是依赖机器学习（包含深度学习）算法的实现的 AI 场景，或者说机器学习算法只是实现 AI 的其中一种手段。了解了上面的概念，再回到 AIOps 上来，拆分为 AI + Ops 会准确一些，也就是 Ops 与 AI 相结合可以做的事情。
AIOps 涉及的技术，从 AI 的角度，主要还是机器学习算法，以及大数据相关的技术，因为涉及到大量数据的训练和计算，从 Ops 的角度，主要还是运维自动化相关的技术。另外 AIOps 一定是建立在高度完善的运维自动化基础之上的，只有 AI 没有 Ops，是谈不上 AIOps。

AIOps是如何促进业务提升的？

AIOps（Artficial Intelligence for Operations）有aiops能力的厂商，是一种将大数据、人工智能或机器学习技术赋能传统IT运维管理有aiops能力的厂商的平台（技术）。AIOps智能运维可以将全栈式的运维数据进行集中化管理，不同数据领域也可以进行智能算法根因定位。其次它可以从业务场景进行跟踪，有aiops能力的厂商了解交易路径，对于数据进行智能分析与预测。所以智能运维是一种全新的数字化运维能力，可以配合企业的数字化转型，保障企业的业务应用能够安全稳定且高效的运行。

AIOps智能运维相对于传统运维模式而言，能够给企业在四个方面有本质的效能提升：

运维数据治理。通过高性能实时处理的数据平台广泛采集、处理和分析数字化业务运行过程中的多样化运维数据，包括告警、指标、日志、配置以及运维工单等类别，不仅提升了运维大数据的治理能力，优化了数据质量，而且为进一步激活运维数据的价值打下了良好基础有aiops能力的厂商；

业务数字化风险。使运维人员不仅提升了历史运维数据的分析能力并且能够对实时数据进行异常检测和问题预判，有效降低数字化业务的运行风险，提升可用性、稳定性；

运维人力成本。使真正意义上的跨域根因定位成为可能，降低对专业运维人员经验技能的依赖，迅速缩短故障排查时间并有效降低人力成本；

业务侧影响力。以业务视角利用多元化数据提高运营分析和决策能力，比如端到端的分析业务交易状态，提供给业务、客服部门及时反馈和决策支持依据，充分增强业务影响力；

所以，智能运维是一种全新的数字化运维能力，也将是数字化转型的必备能力。

华为AIOps使能服务加速新基建运维智能化转型

人工智能经历了六十多年的浮浮沉沉，随着计算算力的进步，算法的创新和互联网发展下的海量数据积累，人工智能技术未来十年将焕发出新的活力，成为最具有冲击力的 科技 发展趋势之一。

在HUAWEI CONNECT 2020期间，华为基于对电信领域的深刻理解和多年经验沉淀，带来了《AIOps使能服务》的分享，旨在结合电信领域应用场景，使能网络达到自动、自愈、自优和自治的自动驾驶网络，提升整个网络的效率，降低OPEX。

AIOps成为电信网络运维智能化转型趋势

随着“5G 新基建”的加速实施，数字经济发展迎来新的动能。不仅推动投资消费的快速成长，还将驱动各行业的数字化转型升级。随之而来的是网络问题复杂化与业务质量高要求的挑战，运维能力的演进成为电信网络能否持续发挥效能的关键因素。

电信网络运维作业正面临问题发现被动（75% 问题由用户发现），故障根因定位难（90% 时间用于问题定位）的业务挑战。同时，各专业运维支撑系统功能也面临开发周期长，闭环流程自动化程度低的技术瓶颈。因此，运营商期望引入AI实现智能运维，做到主动维护和故障自愈。

在运维支撑系统的演进方向上，AIOps（运用AI及大数据技术解决运维问题）已经成为电信行业运维智能化转型的趋势和共识：构建AIOps平台能力，支撑不同运维场景应用。在未来五年内，电信行业市场的运维系统和平台将加速AI能力的升级，成为电信领域AI应用的核心场景，投资占比达到60%。

因此，AIOps已经成为电信网络运维智能化转型趋势。通过构建电信领域AIOps平台能力，快速实现智能运维升级。

华为AIOps助力网络提升可靠性及使能智能化运维

按照自动驾驶网络的等级定义，运维的智能化目标是要实现全域、全流程的预测性运维，自动监控、定位、自愈。

华为AIOps使能服务作为自动驾驶网络AI引擎NAIE的核心能力，基于AI平台，提供了一系列的电信领域AIOps原子能力以及组合编排能力，使能网络管控析单元、智能运维解决方案等运维系统，最终帮助运营商打破原有的烟囱式建设方式，将各专业运维系统的应用与AI能力解耦，采用分层的服务化架构对接共享数据中心，集中提供AIOps能力，适配运维场景应用百花齐放的需求。

如下是华为AIOps使能服务预组合编排好的服务，可开箱即用：

kpi异常检测服务， 快速智能识别海量kpi/kqi的异常情况，广泛应用在网络性能和质量监控场景；

故障识别与根因定位服务， 根据海量告警结合对应网络拓扑和传播知识，实时识别故障及根因网元及告警，可自动学习知识规律，保证持续优化，可广泛应用在各种网络场景；

日志异常检测服务， 实现日志的自动分类和统计规律发掘，实时监控出系统的异常行为和相关日志，可广泛应用在IT及电信网络场景；

硬盘异常预测， 可智能预测短期内（14天）的硬盘故障，以采取规避预防措施，以免对业务产生影响，广泛支持主流厂商的HDD及SSD型号。

细数华为AIOps使能服务四大核心竞争力

提供丰富的AIOps原子能力： AIOps的原子能力覆盖运维全流程，包括预测、检测，定位、执行。原子能力库支持流量预测，故障预测，KPI异常检测，日志异常检测，CHR异常检测，异常关联分析，事件聚合，根因定位等20+原子能力。

作为电信领域的AIOps使能服务，具备两个核心特点：一是基于华为电信领域的经验，原子能力将AI算法与电信领域行业知识融合，预制了默认的电信领域模型参数，同时支持现网运行态的调优，解决当前通用算法模型在具体行业落地效果差的难题。目前，已经在现网得到了规模验证。

另一个是AIOps原子能力采用标准化模型规范，统一数据输入，参数配置，结果输出等接口。为AIOps单点原子能力到灵活的组合串接提供了基础。

组合编排与DevOps能力： 通过组合编排功能，使用者可选择业务场景所需的AIOps原子能力，通过可视化方式完成流程串接，并进行业务泛化参数配置，包括数据接入方式，模型参数，内置电信领域泛化参数，事件通知方式、可视化Dashboard等配置。上述能力支持可视化编排或接口调用方式实现。此外，基于NAIE平台训练服务，AIOps的原子能力库支持使用者根据实际业务需求开展算法模型的创新与开发，不断扩展AIOps能力。NAIE的生态服务也提供专业的人员培训赋能。

支持电信领域数据对接： 支持KPI、告警、日志、xDR等电信领域主流运维数据。支持Kafka，数据库，文件系统，Restful等电信运维系统的主流数据对接方式。AIOps使能服务提供通用的数据源对接和标准化数据治理组件，通过配置项快速建立与运维系统的数据源连接，通过SDK将不同的数据类型和格式治理成标准化的AIOps原子能力输入集，用于模型训练和推理。

场景组合服务： 围绕运维全流程（发现、分析、处理）提供预制典型场景组合应用，快速接入运维流程。

综上所述，华为AIOps使能服务作为智能运维AI能力引擎，融合AI的技术优势与华为在电信领域的专业优势，为运维系统的智能化演进提供AIOps平台能力支持，助力到各专业运维系统的应用快速上线，让运维专家专注场景应用设计和业务目标达成。

华为AIOps助力运营商及企业网络打造最佳实践

在KPI异常检测方面，电信网络中，通过KPI来预测和检测网络问题是最普遍的场景。通过AI算法基于 历史 数据自动生成每个KPI的动态门限，避免传统静态门限带来的误报和漏报。

华为NAIE融合了电信领域的运维业务特点，提供单指标/多指标检测，异常原因关联分析，模型的自学习调优等关键能力。目前已经用在核心网，无线，数通等不同业务领域。国内某运营商采用了核心网KPI异常检测服务以后，实现提前5小时识别异常并主动预警，降低了业务损失。

在告警根因定位方面，发现异常或者故障之后的定位是运维流程中的难点，如何准确的将多维度的异常、告警等事件进行汇聚，减少故障噪声，准确定位到具体原因？这些工作目前主要依赖专家经验或者手工分析，而且受限于分析算力和知识信息，效果并不好。

华为NAIE AIOps通过AI算法与业务的融合，支持多类异常/告警等事件的智能故障定位，自动实现时间，拓扑和故障传播图等维度的事件汇聚和根因定位。目前已经应用到无线接入网等业务领域，经过实际验证，无效上站减少60%，根因识别准确率85%+，运维效率整体提升15%。

写在最后，电信领域AIOps落地的关键是需要将行业知识与AI技术融合。网络运维系统的AIOps能力构建的趋势是业务与能力解耦，做到AIOps能力的复用、拉通，支持，适配运维场景应用百花齐放和快速上线迭代的需求。

因此，AIOps使能服务作为智能运维AI能力引擎，融合AI的技术优势与华为在电信领域的专业优势，为运维系统的智能化演进提供AIOps平台能力支持，助力到各专业运维系统的应用快速上线，让运维专家专注场景应用设计和业务目标达成。目前，华为AIOps使能服务已经在无线，核心网，数通等网络域得到了广泛的应用。

关于有aiops能力的厂商和AIOPs的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 有aiops能力的厂商的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于AIOPs、有aiops能力的厂商的信息别忘了在本站进行查找喔。