it运维 厂商(IT运维管理)

来源网友投稿 620 2023-02-24

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国内优秀的IT运维企业有哪些

近日,Gartner发布了《中国智能运维市场指南》(以下简称“《指南》”),擎创科技再次因为在智能运维领域产品的创新力及其成熟度,被Gartner提名为AIOps领域代表供应商。而在去年7月份,擎创就被Gartner评为中国AIOps领域重点推荐服务商。


Gartner《指南》指出,在中国特有的生态环境系统下,全球性的IT巨头虽然进驻中国市场数十年,但是却难以在AIOps领域扩张。主要原因在于,这些全球性供应商提供的ITOM工具的许可证模式比较昂贵,而且功能也难以完全满足中国本土客户个性化的需求,这样进行大规模部署时需要大量的客户化定制,总体拥有成本就十分高昂。

而中国本土AIOps供应商,对本土客户的需求十分熟悉,他们通过人工智能等手段,极大提高了数据智能分析能力和运维场景丰富度等,解决了IT运维的关键问题,逐渐获得了越来越多中国本土客户的青睐。

根据对中国AIOps市场的调研,Gartner发现中国的本土客户,特别看重AIOps以下两个关键点:

监控平台整合能力。现有的企业监控平台很多,但却彼此孤立,这些企业希望通过AIOps工具进行监控平台的统一管控。

数据监控能力的加强。企业希望通过AIOps工具增强其数据分析和监控能力,以增加监控实时性,提升监控的效率。

而这两方面,恰恰是擎创专精的领域,也是擎创产品最大的优势。Gartner认为,“(EOITek擎创科技)运维行业经验丰富,产品成熟度很高且无需过多的定制化。” 擎创自研夏洛克AIOps智慧运营平台,目前已经能够打通并整合不同的监控平台,具备多源数据的监控能力、实时分析能力和事故预判能力,还能进行智能化分析。


事实上,智能运维AIOps已逐渐成为抢占国内数字化转型高地的不二之选。越来越多的企业开始运用大数据和人工智能等技术管理IT运维,企业基础设施运维负责人也希望提高实时分析、异常检测和关联分析的效率,从而为业务侧提供强有力的决策支撑。

根据Gartner预测,到2022年在AI产品细分领域中,将只有少数玩家占据主导地位,引领AI发展潮流;而到2023年,40%的DevOps团队将会采用AIOps平台,以此增强应用程序和基础设施监控能力。并且预测未来两到三年内,成功的AIOps用户案例将会向多样化场景解决方案演进,而并非用一种复杂的、大而全的产品去实现所有需求。


擎创作为国内较早专注于智能运维的科创公司,已经在智能运维领域深耕了数年,专注于将人工智能赋能IT运维管理,激活运维数据智慧,提高IT运维效率和智能化水平,助力客户数字化转型。在产品的综合能力方面,擎创已经实现了多样化智能运维场景的模块化部署能力,客户可以根据自身运维成熟度灵活选择;而在产品的成熟度方面,擎创拥有丰富的开箱即用的产品功能和独特的多元化数据实时性智能分析优势,这也是能够再次被Gartner提名成为国内AIOps领域的代表性供应商的根本原因。

IT运维厂商有哪些优势?

最大的优势就在于节约成本,在IT尚未如现在这样发达的时代,企业为了维护自身IT系统的运行维护,都会招收专门的网络人员进行管理,而今计算机行业发展这么多年,企业要想应对自身的IT系统维护,已必须成立专门的管理部门,这无疑浪费了大量的人力物力,而此时选择IT服务,自然会节省大量的成本。
第二大优势就是可以获得更专业的技术服务,IT对于大多数企业来说都不是核心业务,而对于外包公司来说,这正是它的专长。计算机涉猎的范围非常广,需要到的软件应用更是层出不求,远非一两个人所能掌握的,而外包商具有专业的团队,各种层面的人才,可以应对不同企业不同的IT问题,自然要比企业本身更加专业。
第三大优势是能够提高工作效率。相较于企业自身成立IT部门来说,专业的外包服务商可以更准确地抓住企业的需要,搭建与企业核心业务相关的网络平台,比起组建部门进行适应自然要快速准确。
第四大优势就是安全性。企业自身招聘的IT人员因为专业等原因,很难全面考虑和采取有关企业信息安全方面的措施,同时因为个人的局限性也很难获取到这样的建议,从这方面讲与外包商合作是很有必要的。
第五大优势就是持久性和稳定性。与外包服务商合作,不但可以获得高效的IT服务,还能克服企业自身IT人员的局限性,获得更加稳定的IT系统,另外,这样的合作也能避免了企业内部因为人员流失而造成的不良后果。
IT基础服务是风暴智创让客户低成本使用最优秀的IT人员、资源的IT外包服务,从而达到降低成本、提高效率、充分发挥自身核心竞争力和增强客户对外环境的应变能力的一种服务模式。通过诊断、分析、评估企业管理和IT运维现状,优化网络设施,提出企业信息化建设的愿景目标和IT运维解决方案

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。

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