aiops能力成熟度评估（能力成熟度模型级别）

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本文目录一览：

• 1、能力成熟度模型的5个等级是什么？
• 2、企业怎么进行智能制造成熟度测评？
• 3、什么是AIOps？怎么促进业务提升？
• 4、如何看待AIOps的发展

能力成熟度模型的5个等级是什么？

能力成熟度模型的5个等级是初始级、可重复级、已定义级、已管理级、优化级。

1、初始级(Initial)。处于这个最低级的组织，基本上没有健全的软件工程管理制度。每件事情都以特殊的方法来做。如果一个特定的工程碰巧由一个有能力的管理员和一个优秀的软件开发组来做，则这个工程可能是成功的。

2、可重复级(Repeatable)。在这一级，有些基本的软件项目的管理行为、设计和管理技术是基于相似产品中的经验，故称为“可重复”。在这一级采取了一定措施，这些措施是实现一个完备过程所必不可缺少的第一步。

3、已定义级(Defined)。在第3级，已为软件生产的过程编制了完整的文档。软件过程的管理方面和技术方面都明确地做了定义，并按需要不断地改进过程，而且采用评审的办法来保证软件的质量。在这一级，可引用CASE环境来进一步提高质量和产生率。

4、已管理级(Managed)。一个处于第4级的公司对每个项目都设定质量和生产目标。这两个量将被不断地测量，当偏离目标太多时，就采取行动来修正。

5、优化级(Optimizing)。—个第5级组织的目标是连续地改进软件过程。这样的组织使用统计质量和过程控制技术作为指导。从各个方面中获得的知识将被运用在以后的项目中，从而使软件过程融入了正反馈循环，使生产率和质量得到稳步的改进。

扩展资料：

能力成熟度模型来源

在20世纪60年代，计算机的使用变得更加广泛，更灵活，成本更低。组织开始采用计算机化信息系统，对软件开发的需求显着增长。许多软件开发过程都处于起步阶段，很少有标准或“最佳实践”方法。

在20世纪80年代，涉及软件分包商的几个美国军事项目超预算，并且完成得比计划的要晚得多。为了确定这种情况发生的原因，美国空军资助了SEI的一项研究。

能力成熟度模型作为一套确定的过程域和实践在五个成熟度级别中的每一个的完整表示始于1991年，1.1版本于1993年1月完成。CMM于1995年由其主要作者Mark C. Paulk，Charles V. Weber，Bill Curtis和Mary Beth Chrissis作为一本书出版。

参考资料来源：百度百科-能力成熟度模型

企业怎么进行智能制造成熟度测评？

在当下所有制造业都在面临一个转型和发展的问题，为了实现企业可持续发展的目的，并在行业中存在一定的竞争力，打造企业的能力是很多企业正在向智能制造转型发展的方向。但是不同的企业之间是存在差距的，企业的能力也是参差不齐。在这样的个情况下，了解企业现状，分析企业智能制造发展的能力水平就成了很多企业迫切需要的的事。而智能制造成熟度测评就一套体系化的评测工具，能够帮助企业了解自身的基本情况，以及和行业内其他企业之间的智能制造发展差距，并根据测评报告调整企业战略和制定企业下一步的信息化发展方向。

所以成熟度的测评对于企业显得非常重要，那么企业该如何进行之智能制造成熟度测评呢。

首先，企业要了解什么是智能制造能力成熟度。智能制造成熟度测评是有一套模型的，该模型是遵循国家标准GB/T 39116-2020《智能制造能力成熟度模型》，该模型供包含4个能力要素、8个能力域和20个能力子域，分别覆盖企业的人员、技术、资源和制造，其中能力域包括组织战略、人员技能、数据、集成、信息安全、装备、网络、设计、生产、物流、销售和服务。可以说智能制造的成熟度是企业全要素、全过程、全人员参与的过程。所以要依照智能制造成熟度模型中的能力域对企业进行成熟度的测评。

其次，企业在了解什么是智能制造成熟度模型之后，需要对自身进行一个自诊断。自诊断采用的是调研问卷形式，问卷一共包含5份，按照智能制造成熟度划分的5个等级，规划级、规范级、集成级、优化级和引领级，逐级进行问卷的填写。同时每个级别的问卷都是按照能力成熟度模型的8个能力域，分别有不同的问卷题目让企业进行选择。比如说一级诊断中生产能力域的设备管理能力子域的一个问题，调研的就是企业是否有相应的设备管理制度和设备维修程序。按照企业实际情况尽心填写即可。另外，初次测评的企业建议先进行一、二、三级的测评即可。

最后，问卷填写完成之后可以通过智能制造评估评价公共服务平台进行一个自诊断报告的生成，根据生成的报告，得出企业所有能力域的得分，以及和同行业同区域测评企业的一个对比，让企业快速了解和同行业之间智能制造的差距。从而 调整企业发展战略，调整人才招聘策略以及设备技改方案，信息化建设项目等方面的内容。

其实说白了，智能制造就是围绕着企业人的经验、设备的能力、以及知识的沉淀三个维度去发展的，人和设备结合得出的知识通过信息化手段实现自诊断、自学习、自控制的目的就是智能制造，而成熟度的测评就是了解企业知识应用的深度。这是我个人的理解。

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。

如何看待AIOps的发展

数字化浪潮之下aiops能力成熟度评估，运维能力也逐渐成为现代企业的竞争力之一。

在过去的数十年间aiops能力成熟度评估，运维发展经历了数个阶段。从早期的手工运维到标准化运维、自动化运维，再到DevOps、AIOps，追溯整个历程不难发现，运维方式随着技术的不断发展，逐渐迈向智能化。

2016年，Gartner面向运维提供了一个新概念——“AIOps”，中文释义智能运维。即其是以AI等手段为核心，为运维提供更为智能和数字化的支撑。也就是说，把运维从“人”的要素抽离出来，更多的放到“数据”一侧。其中包含的场景更加丰富，包括异常告警、告警收敛、故障分析、趋势预测、故障画像等等。

所谓的AIOps，简单理解就是基于自动化运维，将AI和运维很好的结合起来。

AIOps的落地在多方面直击传统运维的痛点，AI算法承担起分析海量运维数据的重任，能够自动、准确地发现和定位问题，从决策层面提高运营效率，为企业运营和运维工作在成本、质量和效率方面的优化提供了重要支持。

市场方面，全球IT研究机构Gartner预测aiops能力成熟度评估：“到2022年，将有40% 的大型企业部署AIOps（智能运维）平台。”

可见，AIOps 在企业中的作用正在进一步放大。但事实上，很多企业对于AIOps 能解决什么问题并不清晰，今天我们就以博睿数据的AIOps 的三大场景和算法说起。

博睿数据的AIOps 实践

作为中国领先的智能可观测平台，在AIOps实践方面，多年来博睿数据积极拥抱人工智能、机器学习等新技术变革的浪潮，并基于AI和机器学习技术，自主研发了“数据接入、处理、存储与分析技术”核心技术体系，全面布局智能基线、异常检测、智能告警、关联分析、根因分析等丰富且广泛的智能运维功能，并将AIOps能力融入端到端全栈监控产品线，可为传统企业提供强大的数据处理、存储和分析的软件工具，帮助客户整合各类IT运维监控数据，实现数据的统一存储和关联分析，打破数据孤岛，构建统一的IT运维管理平台，让企业的IT运维更加智能化、自动化。

在此基础上，博睿数据还依托完整的IT运维监控能力，利用大数据和机器学习技术持续构建先进的智能运维监控产品，2021年先后推出了搭载了AI能力的新一代APM产品Server7.0和新版的统一智能运维平台Dataview，不断落地智能异常检测、根因分析、故障预测等场景。基于人工智能的能力实现运维监控场景的信息整合、特征关联和业务洞察，帮助企业确保数字化业务平稳运行，并保障良好的数字化体验。

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