aiops前景（aiops厂家）

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本文目录一览：

• 1、运维的运维行业前景
• 2、智能运维就是由AI代替运维人员？
• 3、IT运维自动化的前景如何？
• 4、芯片和计算机哪个专业好

运维的运维行业前景

根据艾瑞咨询数据显示，2021年中国IT服务将突破万亿大关，其中，IT运维市场规模在2021年达到2941.2亿元，预计2023 年达到3236.4 亿元，2020-2023 年的年复合增长率为 11.7%。

同时，根据IDC和智研咨询数据等平台公开数据显示，从2018年至2022年，全球ITOM行业市场规模将以8.58%的年均复合增长率高速增长，预计到2022年ITOM市场规模将达392.98亿美元。其中，中国ITOM市场在2020-2023年的年复合增长率为10.7%，到2023年市场规模将达到165.7亿元。

目前规模最大的赛道是ITOM，ITOM属于传统运维，随着发展以数据为核心的运维分析出现，演变成ITOA，后来又提出了智能化运维（AIOps），目前肯定还是ITOM占市场的主体。举个例子，如果中国购买ITOM相关软件的企业有1万家，那么市场上购买ITOA的只有500~1000家，后者市场渗透率不足10%。不过ITOA、AIOps会是未来增长最快的两个方向。

当下的IT运维市场中有两种主流的商业模式，一种是从单点同质化的产品走向全栈一体化解决方案，一种是聚焦单一产品或赛道，做专、做精。擎创科技属于后者。因为智能运维这一领域的产品需要长时间的技术积累，以及在高质量用户处落地实践总结经验，才能够成就市场认可的产品，并不是一朝一夕就能完成。另外，随着云原生的发展，IT运维在云端的落地也越来越多。现在，IT运维的发展正处于螺旋式的上升期，根据Gartner预测未来3-5年内，可观测的智能运维能够达到成熟期。

擎创科技，作为国内首批智能运维领域的解决方案提供商，将持续锚定赛道，用心服务用户，不断根据落地反馈来优化升级解决方案，助力客户完成从传统运维到智能运维的转变，也希望真正的智慧运营能够早日到来。

智能运维就是由AI代替运维人员？

AIOps智能运维并不是完全取代传统的运维人员，而是对于已经构建的传统集中监控系统首先是一种赋能的作用，也就是新建立的AIOps智能告警系统可以和既有的系统协同工作，这里会有一个并存的过程；在第二阶段，就可以随着智能监控的日益成熟逐步完成转型，也就是将主要的工作舞台迁移到智能集中监控系统；当然，对于还未构建集中监控的企业，完全可以换道超车，直接建立具备智能运维能力的集中监控系统。
在运维管理中，运维管理者和智能运维的关系应该是相辅相成，各取所长，而不是互相替代的关系。可以理解为，智能运维是一种特殊的“人”，运维管理者要能用其所长。
比如说以智能告警为例，机器学习算法的能力是人难以企及的，“他”可以从时间维度、拓扑维度甚至告警语义的维度去洞察原始告警的相关性，并且把所发现的结论以友好的方式展示出来，消除人类识别数据能力的不足和可能存在的盲区；
而运维管理者，则可以利用专业知识和经验，对于洞察的结果进行判断，因为对于自身业务逻辑最清楚的莫过于具体运维者，而且人的思维具备一种机器所无法企及的发散性，这对于利用经验判断尤为有效。这样的人机互动和闭环使得运维管理者和智能运维工具各自发挥所长，从而达到最卓越的成效。

IT运维自动化的前景如何？

2020年IT运维市场前景分析

2019年10月29日，第一财经刊发了关于《工信部：加强5G、人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设》一文，其中指出，推动新型IT基础设施建设。加强5G、人工智能、工业互联网、物联网等新型IT基础设施建设，扩大高速率、大容量、低延时网络覆盖范围，鼓励企业通过内网改造升级实现人、机、物互联，为企业提供有力aiops前景的信息网络支撑，让企业IT基础设施成为企业发展之路上的护航者。由此可以看出，国家对企业IT基础设施建设的重视之深，而aiops前景我们IT运维人员将是这次IT基础设施建设的主力军。

IT运维是企业项目开发后保证业务系统正常运行的必备工作之一，如何满足企业对在线业务系统高可靠、低延时、大容量、零故障等要求或在终端用户无感知情况下处理运维过程中存在的各种各样的突发性问题，是IT运维人员必会的技能，但是如此优秀的IT运维人员几乎一将难求。

既然，IT运维人员对于国家相关部门大力支持的IT基础设施建议那么重要，那么aiops前景我们IT运维人员都需要拥有哪些能力或IT运维工作内容有哪些呢？

1、IT基础设施运维自动化

由于企业要求IT基础设施能够做到高可靠、低延时、大容量、零故障等，那就需要IT运维人员对底层硬件设备进行用心维护，硬件不出故障才能保证上层业务系统的稳定、高效地运行。

2、IT基础设施之上在线业务系统上线

企业在线业务系统是企业对内或对外提供服务的重要途径，IT运维人员在业务系统开发后，能够准确及时上线业务系统是对其业务能力的重要考核标准之一。

3、IT基础设施及在线业务系统监控自动化

对企业IT基础设施及在线业务系统进行有效监控，能够IT运维人员及时获知硬件或业务系统状态，以此判断硬件或业务系统有效服务能力，对硬件或业务系统故障做到即时反馈，即时处理，不影响企业对内或对外提供服务。

4、IT基础设施及在线业务系统日志处理自动化

对企业IT基础设施及IT在线业务系统进行日志处理（收集、分析、监控、趋势图展示等），获知硬件使用或业务系统中用户行为，以此预测下一周期内硬件或业务系统资源可用情况，及时应对用户访问波峰。

5、在线业务系统发布自动化

使用业界先进工具实现在线业务系统代码发布自动化，打破传统IT运维 "领域隔离"，实现真正的一键式发布业务系统，加快系统部署速度，实现用户无感知升级或回滚操作等。

6、IT基础设施平台升级

传统的企业IT基础设施平台对企业在线业务系统需要底层硬件平台的高响应、高可靠、大容量等能力反应不及时或不彻底的情况时有发生，这就需要我们IT运维人员能够对传统的企业IT基础设施平台进行升级，把传统的企业IT基础设施平台升级为云平台，由云平台的高响应、高速度、低延时、大容量等能力为业务系统稳定运维保驾护航。

7、在线业务系统迁移至云平台

传统的企业IT基础设施平台升级为云平台后，需要IT运维人员能够把运行在传统的企业IT基础设施平台之上的业务系统迁移至云平台。

8、云平台运行维护（升级）

云平台运行过程中，需要IT运维人才时刻进行监控、对于云平台突发情况进行处理。

9、IT运维自动化系统开发

由于企业IT基础设施运维过程中，涉及多业务、多场景、多平台等，IT运维人员在运维过程中亟需一套本企业的IT运维管理系统，但是由于每家企业的IT基础设施异样性，导致市场上无法采购标准化系统进行应用，大多数情况下由本企业IT运维人员根据企业自身情况进行开发。

10、业务系统海量数据分析及展示

企业在运营过程中产生大量的业务类数据，并且此类数据对于生产、运营等有利于决策，因此IT运维人员需要对企业内部或行业内的数据进行收集、分析、展示等，最终为企业运营提供决策参考依据。

以上为我们为罗列的IT运维人员能力要求或工作内容，下面我们再来了解一下2020年IT运维市场规模，2020年有越来越多的企业开始拥抱互联网，借助互联网开展“无接触”式业务，特别是在2020年初“新冠”疫情的影响下，公司为了生存开启了全员在线办公及业务全天侯在线处理等，这也就为企业打开了企业在线常态化；让更多的工作借助互联网完成，据权威机构公布称："这一切将产生约100万相关技术开发岗位及约10万IT运维岗位，至2024年，IT运维行业市场容量将呈现出逐年增长态势，到2024年IT运维管理行业市场规模将达到3832.8亿元。"

2020年IT运维行业技术展望

企业对于IT运维人员要求越来越“T型”化，其中包含更深层次的专业化，自动化以及智能化，因此在2020年全球大多数的企业都在以行业标杆（例如：谷歌、亚马逊、阿里等）为榜样，着力发展企业自身的如下方向：

1、云计算

云服务器是由云服务厂商提供的性能卓越、稳定可靠、弹性扩展的IaaS（Infrastructure as a Service）级别云计算服务。云服务器免去了采购IT硬件的前期准备，让企业像使用水、电、天然气等公共资源一样便捷、高效地使用服务器，实现计算资源的即开即用和弹性伸缩。

2、DevOps

DevOps使企业项目开发者与企业项目开发后IT运维人员、测试人员、产品经理、客户等直接发生了连接关系，让项目各方能够进行更好地结合，把以住只关注自身业务转移到整个交付过程，甚至关注到最终服务上，DevOps已经成熟，其在2020年将成为每一位IT运维人员必备技能之一。

3、AIOps

IT运维内容没有变，但是IT运维方式在发生改变，AIOps将为我们IT运维人员“解放”双手，让我们可以花费更少的时间在IT基础设施及IT业务系统监控、日志、安全等工作上，把业务重心投放到企业IT基础设施及IT业务系统发展、运营、服务决策上。

4、SaaS

SaaS（Software-as-a-Service）是企业提供应用、开发、IT运维等全套服务的一种形式，由于其不再需要用户有任何IT基础设施的投入，可以大大降低企业IT成本，获得更优质的服务。

5、边缘计算

随着5G技术大面积应用，更多的边缘设备需要对接到云平台，并享受近十年云计算行业发展的红利，但是如果生硬地把物联网设备与云计算平台对接，将会为云计算平台带来非常大的数据量的同时，也会影响到物联网边缘设备的数据处理能力，因此我们可以考虑把云计算技术向边缘设备进行延伸，这就是我们所说的边缘计算，IT运维人员将主导边缘计算的成云能力。

6、Serverless

ServerLess，为一种无服务模式，目的让企业不再关注IT基础设施，由IT运维人员提供IT基础设施后，多企业可以共享同一IT基础设施平台，企业可以摊销更多IT基础设施成本。

2020年黑马程序员IT运维工程师学习路线图

1、Linux操作系统基本功

Linux系统安装、配置，基本命令，VIM编辑器，Linux自有服务，权限管理，YUM包管理，开源项目上线部署。

2、Linux系统服务

网络基础(重点难点TCP/UDP)、sshd服务(scp/rsync)、文件共享服务（ftp/nfs/samba）、DNS域名服务、LAMP编译安装、rsyslog、Linux分区+LVM逻辑卷+（软硬RAID）

3、Shell、MySQL

Shell脚本编程、MySQL从入门到精通（DBA方向）

4、商城系统上线部署

Nginx概述、LNMP环境搭建、MySQL读写分离、LB负载均衡（Nginx/LVS/HAProxy）、NoSQL（Memcached、Redis、MongoDB）、存储、企业级商城系统架构实战。

5、配置自动化

配置自动化（Ansible/SaltStack）、监控（Zabbix/Promethus）、日志分析（ELK、KafKa）、CI/CD（Git、GitLab、Jenkins）

6、运维安全与调优

运维安全（防火墙、CA认证、VPN）

应用软件调优（Web应用调优）

系统调优（系统+内核）

7、运维云计算

Hadoop、KVM虚拟化、公有云运维（阿里云）、私有云运维（OpenStack）、Docker容器、Kubernetes（K8S）容器编排工具

8、Python运维开发方向

Python运维基础、Python面向对象、Django框架、Python CMDB项目开发

附件为2020版黑马程序员Linux云计算+运维开发学习路线图：

芯片和计算机哪个专业好

对于这个问题，不能笼统地回答哪个比较好，因为站在不同的视角和提问者自身的情况，会有不同的答案。

从发展前景上看，建议选择人工智能

人工智能是目前最火爆、也是投资者最看好的方向。

人工智能的概念诞生于20世纪50年代，标志性事件是达特矛斯会议。

该会议由笔者最喜欢的Lisp编程语言之父约翰·麦卡锡等人于1956年8月31日发起，旨在召集志同道合的人共同讨论“人工智能”（此定义正是在那时提出的）。

会议持续了一个月，基本上以大范围的集思广益为主。这催生了后来人所共知的人工智能革命。

人工智能的发展经历过两次低潮，直到2016年，再次被世人推向了高潮：

谷歌旗下的DeepMind开发出AlphaGo，击败了人类围棋高手李世石，标志着人工智能突破了人们的常规认知：机器智能无法胜任人类的抽象思维和精妙的直觉——围棋是所有棋类运动中规则最简单，但是技巧和取胜难度最高的一个。

传统的围棋高手，都需要经过长期的训练和对大局的直觉把控（也就是很多时候讲究的“形状”）。

因为棋盘上一共有361个下子点，每一步根据棋盘上的当前形势，可能的落子位置的排列组合呈现“几何爆炸”。

自此以后，依托于大数据等算力的革命性进步，人工智能被资本和企业追逐，大量应用于自动驾驶、人脸识别、语音识别、推荐引擎等领域。

人工智能现在已经渗透到各行各业，2020年全球人工智能产业规模1565亿美元，增长率是12%，我国的产业规模大概是3100亿元，同比增长了15%。

根据国际数据公司（IDC）上个月发布的《IDCFutureScape:全球人工智能（AI）市场2021预测——中国启示》报告：

预测1：到2023年，在金融、医疗、政府和其他受监管的公共部门中，超过15%的以消费者为中心的AI决策系统将引入解释其分析和决策过程的相关规定。

预测2：到2021年，超过50%的组织将在呼入电话处理环境中增加AI功能。

预测3：到2024年，45%的重复工作任务将通过使用由AI、机器人和机器人流程自动化（RPA）提供支持的“数字员工”实现自动化或增强。

预测4：到2023年，使用自动机器学习（AutoML）技术封装的、从数据准备到模型部署的端到端机器学习平台的数据分析师和数据科学家的数量将增加2倍。

预测5：到2024年，自动化运维（AIOps）将成为IT运营的新常态，至少有50%的大型企业将采用自动化运维解决方案来自动化主要IT系统和服务管理过程。

预测6：到2025年，10%的人工智能解决方案将更接近于通用人工智能（AGI）——利用神经符号技术将深度学习与符号方法结合起来，以创造出更可靠的、近乎人类的决策方式。

预测7：到2021年，至少有65%的中国1000强企业将利用自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）和深度学习（DL）等AI工具，赋能60%在客户体验、安全、运营管理和采购等业务领域的用例。

预测8：到2024年，超过30%的中国1000强企业会将AI工作负载更均匀地部署在端侧，边缘侧以及云端，这些工作负载将由人工智能软件平台提供商统一管理，使AI基础设施“隐形化”。

预测9：到2023年，30%的企业将在边缘侧运行不同的分析和AI模型。其中30%的边缘AI应用将由异构加速方案加速。

预测10：到2022年，80%的中国1000强企业将投资内部学习平台和第三方培训服务，以满足AI采用带来的新技能需求和工作方式转变。

面向未来，投资自身的话，人工智能将是你的优质选择之一——因为汹涌的产业潜力和市场空间将带给你巨大的机会。

从打基础角度看，建议选择计算机科学技术

尽管上述人工智的前景非常美妙，但是其数字底座仍然脱离不了计算机技术。无论是人工智能用到的大数据系统，还是联接与计算使用的芯片、网络技术，其核心都是信息技术，也就是广义的计算机科学技术。

计算机科学与技术包括了硬件（计算机组成原理、微机接口、IC设计与制造等）、软件（操作系统、编译器、数据库、应用软件、互联网App等）、算法、体系结构的方方面面。

我们国家现在亟需大量的芯片人才和系统软件人才，如果做一名有抱负的年轻人，完全可以投身这个充满挑战和满满荣誉感的行业。

从就业选择面角度看，建议选择软件工程

专业课程涵盖：程序设计语言、数据结构、离散数学、操作系统、编译技术、软件工程概论、统一建模语言、软件体系结构、软件需求、软件项目管理。

该专业除了学习公共基础课外，还将系统学习离散数学、数据结构、算法分析、面向对象程序设计、现代操作系统、数据库原理与实现技术、编译原理、软件工程、软件项目管理、计算机安全等课程，根据学生的兴趣还可以选修一些其它选修课。

软件工程相对于计算机科学与技术，更加聚焦软件方面，并且对标企业的工业化、商用需求。所以它天然对就业有优势。

根据上个月智联招聘发布关于《2020新基建产业发展报告》显示，新基建核心技术人才缺口预计达417万人，其中软件开发人才缺口最大。从岗位来看，系统架构设计师月薪高达24277元，整体平均月薪10299元。学历方面，高素质人才成为将来企业招聘的重点对象。

对于一些互联网和高科技大厂，薪酬更高。

从差异化竞争优势看，建议选择网络安全

随着互联网与传统行业的结合，数字化转型已经成为正在发生着的历史必然。井喷的互联需求，将导致大量的潜在信息安全隐患。

除此之外，5G、区块链、新基建、物联网等场景的兴起，对实时性的数据安全要求更为苛刻。在这样的产业趋势下，网络安全的就业岗位势必会迎来下一轮增长。

大量学生与求职者的第一选择都是人工智能、大数据和软件开发，所以这些岗位对求职者的门槛要求也水涨船高。在这样的情形下，网络安全其实是一个可以发挥自身差异化竞争优势的选择。

从专业课安排上讲，就总体上而言，信息安全和其他计算机学院的专业没什么区别，不过在一些课程的必修限制上不同。而且从课程内容上而言，那些课程也和一般人了解的"黑客"这方面相去甚远。"黑客"技术不在大学的教授范围之内，不过老师在讲计算机网络、网络对抗与防御这两门课的时候会涉及到一些攻击技术的原理。实际想获取这方面的知识，自己需要上专业论坛、融入圈子。

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