aiops哪家好点（aiops国内厂商）

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本文目录一览：

• 1、应用性能管理有哪些好的服务商呢？
• 2、从DevOps到AIOps，国内有哪些企业做的比较好?
• 3、国内应用性能管理（APM）厂商哪家比较好？主要考虑技术和服务层面
• 4、AIOps具体是如何落地的？

应用性能管理有哪些好的服务商呢？

毛遂自荐。
北京博睿宏远数据科技股份有限公司是APM（应用性能管理）技术的领导厂商，成立于2008年。公司专注于利用数据赋能IT运维，助力企业数字化转型成功。2020年8月17日，公司正式在上海证券交易所科创板上市（股票简称：博睿数据，股票代码：688229）。
在Gartner《中国AIOps市场指南报告》中，博睿数据是唯一一家同时具备强大APM背景和强大数据分析/AI（人工智能）能力的厂商。依托完整的IT运维监控能力，博睿数据利用大数据和机器学习技术构建的先进智能运维监控能力，可基于自身的通用性，满足最为广泛的用例，有效控制企业成本，确保数字化业务平稳运行，保证成功交易，保障良好的数字化体验，更有针对性地向客户提供服务。
迄今为止，博睿数据已经拥有16项已授权发明专利、103项软件著作权、27项核心技术，在应用性能管理领域实现了多项技术突破，具备较强的技术先进性。如今，公司已经与CNNIC、CFCA、IATA、中国互联网协会、数据中心联盟、中国金融产业科技发展联盟、华为等机构和企业达成了多元合作，并成为AIOps标准工作组、中国电子工业标准化技术协会信息技术应用创新工委会等行业权威组织的会员单位。

从DevOps到AIOps，国内有哪些企业做的比较好?

随着企业数字化转型升级进程加快，企业IT系统架构越来越复杂，软件更新迭代越来越快，稳定可用的IT系统是企业业务发展的基础条件。近年来，因为IT系统突然出现故障导致业务瘫痪甚至造成巨额损失的现象层出不穷。大型数据中心由于对系统、数据的高度依赖，IT风险更大，对IT运维管理自然更为重视。除了IT运维管理工具外，提供IT运维管理服务主体通常包括原厂运维服务商、企业自身运维管理部门和第三方运维服务商。听云是国内现行从事应用性能管理（APM）和用户体验优化的第三方加测服务提供商，并多次作为中国区唯一企业，入选全球权威研究机构Gartner APM 魔力象限。在行业内做的一直很不错，你可以去了解下。

国内应用性能管理（APM）厂商哪家比较好？主要考虑技术和服务层面

我在APM行业工作过，目前主流的APM厂商是博睿数据和听云，据我了解，两家的发展重点完全不同：首先，听云更多投入是在市场开拓，包括建立分支机构和大力发展渠道代理，博睿数据在市场策略上略显保守，更注重技术研发投入，据我所知他们的技术人员和技术专利是最多的，其次，在服务客户方面，从两家所展示的案例上来看，博睿数据更侧重大型企业，听云大企业也有，但中小占比较高，再次是产品线和能力，两家都具有端到端的能力，但博睿数据在数据采集和移动应用监控领域具有独家产品，大数据和人工智能投入也很早，现在都有相应产品输出，听云也形成了全套产品线，但这几年在研发产出上并没有太大的新动作。
我觉得IT运营是一个高风险的职业，尤其现在与数字化业务紧密结合，更是如履薄冰,APM对于IT运营来说是极好的工具，能让问题防患于未然，能让IT运营工作有理有据，不再背锅，对于供应商的选择当然要非常重视，除了对比产品的功能，有一个细节往往是大家忽略的，那就是APM探针对资源的占用情况，这决定各APM服务商在基本功能相当的基础上，判定谁更优质的重要因素，建议大家可以通过对比测试被监控应用在无探针和有探针下的性能损耗来判断，一切用数据说话。

AIOps具体是如何落地的？

AIOps如何落地，还是以具体案例来说比较容易理解。就拿擎创为北京农村商业银行做的项目来说。

项目背景：

近年来数字化转型的步伐愈发变快，随着北京农村商业银行业务规模的扩增以及业务形式的电子化加速，贯穿业务、市场、系统、应用、数据库、中间件、网络、安全等多方面的数据量迅速叠加堆积。然而，这些对于市场而言极具价值的巨量化数据并不集中，它们分散在银行的各中心服务器或设备之中，这使得银行的数据运维工作量越来越大，尤其是在日志的统一管理、监控、信息挖掘等方面极为明显。因此，北京农村商业银行对于信息技术提升和数据管理加强的需求日益加深。

根据监管部门对银行数据治理的相关指引以及中国银监会《商业银行信息科技风险管理指引》（银监发〔2009〕19号）中针对日志文件完整性、存留周期的相关要求，北京农村商业银行最终选择擎创科技助力其完善智能运维建设，保障其业务的平稳高效运行。

解决方案：

根据北京农村商业银行的需求以及现状，擎创科技通过以下手段为其建设运维大数据平台。

通过现分布式高可用，支持横向扩展，随着业务需要随时扩容平台节点；

通过高效数据采集手段，实现对现有IT环境的实时数据采集，打破各个孤立运维工具中的数据孤岛；

对所有运维数据进行集中高效的存储、查询及可视化展示；

支持结构化、非结构化的数据采集支撑；

内置AI智能日志分析引擎，实现日志异常检测、日志异常定位并辅助故障定位。

平台架构图如下：

创新点：

北京农村商业银行在运维大数据平台项目的建设中，采用流批一体的处理技术、流式窗口聚合方式，实现了实时采集、秒级处理、秒级查询，为运维人员提供高效的数据查询手段，为应用人员实现交易数据与日志的深度结合；

采用智能算法判断、故障根因定位，为运维人员提供便捷数据分析工具。充分挖掘了北京农村商业银行的运维数据价值、提升了运维管理水平、提高了运维效率。

建设成效：

建设日志治理平台和大数据平台，实现日志数据统一集中管理、KPI动态异常检测、日志智能聚类等功能。

日志治理+大数据平台（算法），当前日增日志6TB，设计容量10TB，热数据保存30天、冷数据保存3个月，大数据平台日志存档一年、指标类数据两年；

最高峰每秒处理日志500万条日志，其中最高按单笔业务交易日志行数达3000+行，经采集、数据提取、数据合并、数据丰富等数据处理后延时小于1s。

总结：

随着运维大数据平台的建设完成，北京农村商业银行实现了对各类运维日志数据的统一管理，能够对日志进行集中查询、聚类分析、快速分析、精细化分析等操作，结合监控告警的智能化处理，可以做到事前智能预警、事后快速定位故障并分析，进一步提升了银行数据中心的运维管理水平。

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