智能运维aiops前景(智能运维aiops厂商)

来源网友投稿 689 2023-03-15

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如何看待AIOps的发展

数字化浪潮之下智能运维aiops前景,运维能力也逐渐成为现代企业智能运维aiops前景的竞争力之一。

在过去智能运维aiops前景的数十年间,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预测智能运维aiops前景:“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。

AIOps市场未来将会如何发展?

从未来发展趋势来看,ITOA、AIOps会是未来增长最快的两个方向。随着以数据为核心的运维分析出现,运维市场逐渐由ITOM演变成ITOA(IT Operations Analytics),后来又提出了智能化运维(AIOps)。尽管目前肯定还是ITOM占市场的主体,但随着企业数字化转型的快速发展,IT系统数量快速增长,还有云原生架构的应用导致系统复杂度越来越高,传统运维方式已经无法满足企业的需求,因此,借助AI技术能力实现运维智能化,提高运维效率和运维质量,成为IT运维的必然趋势。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。
不过国内AIOps的落地实践也面临着挑战:
1. 不切实际的期望。AIOps的技术还不是完全成熟,很多用户很难将智能自动化的运维与实际可实现的案例分开,认为AIOps已经能够实现智能自动化,而实际上现在距离真正的智能运维还有很长的一段路要走。
2. 有价值的案例需要实践时间。AIOps平台需要通过不断的学习观察,在一定的时间、发生频率内,才能将正常的数据范围和模式跟解决方案结合起来,以建立合适的观测模型,为后续的业务运营提供保障。
3. 市场的转变。AIOps的市场正处于不断的变化发展中,监控供应商正在向上层业务移动,AIOps平台的供应商则正在进入监控领域,而ITSM供应商却只是将AIOps的功能视为扩展其范围的一种手段,随着技术的进步以及市场认知度的完善,会逐渐改变市场对于“技术水平”的定义。
4. 数据的质量。成功的AIOps解决方案需要高质量的数据作为支撑,但当下离散的IT系统和数据信息孤岛让数据分析结果产生负面的影响,使得治理效果并不十分令用户满意。
5. 基于复杂项目交付的定制工作。国内企业需要大规模、端到端、基于企业内部的部署,需要大量定制和整合的工作,对于供应商而言是极大的挑战。
6. 中国企业的IT堆栈。随着国家政策的推进,企业面临本土化转型的挑战,很多三方工具(由国外引入)并不是全都能很好的支持本土AIOps平台。
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。

AIOps时代到来了,我们要如何应对?

在当前数字化转型的浪潮下,企业 IT 运维方面的投资规模将逐步增加,IT 运维的关注方向也将逐步从自动化运维向智能化运维发展。伴随着企业规模扩大,业务模式更新,以及云计算、大数据、人工智能等新技术应用,AIOps智能运维能力已在科技、互联网、金融、电信等行业逐步落地应用,并呈现出多样化的发展趋势。

目前国内AIOps智能运维的发展现状是:

1. 多数企业近年来在运维方面的资金投入仍处于增长阶段。近 4 成企业运维方面年平均投资规模超5000 万元,投资规模在 5000 万元-1 亿元的企业占比 11.24%,1 亿元-5 亿元 的企业占比 13.45%。

2. 超半数企业在实现自动化运维、自动化部署的基础上进一步增强监控、运维智能化能力。 根据本次调查显示,61.21%的企业选择优先关注和投资 DevOps 自动化部署,52%的企 业选择优先关注和投资升级监控和 AIOps。

3. 智能运维已经在各行业逐步落地应用,特别是在科技、互联网、金融、电信几大领域应用效果十分显著。根据本次调查结果,科技和互联网行业受访者所在企业表示已建立了智能 运维平台并形成了相关评价体系分别占比 49.64%和 37.96%,其次是银行占比 28.99% 和电信企业占比 25.97%。 

4. AIOps 仍处于初期发展阶段,受访者对目前 AIOps 能力水平的评价与期望超过其所在企业实际应用的情况。从整体来看,30.27%的企业自评目前处于辅助智能化运维阶段,28.61%的企业自评处于进阶智能化运维阶段。

未来,AIOps 将是运维发展的必然趋势,也将是增长最快的方向。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。


尤其对于中大型企业来说,企业的数字化转型成功与AIOps智能运维建设密不可分。基于这种情况,企业应该及早布局,才不会落于人后。

智能运维会是未来发展的重点吗?

先给出答案“会”。
如今,智能运维建设现在已经在各行各业的新一代运维建设中提上了日程安排,因为在传统运维方式下,数据规模大且离散,数据治理和全面分析能力薄弱且依赖于经验和规则,运维十分被动,解决问题效率非常低下,运维的实用性大打折扣,难以满足当前主动运营的要求。
而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。智能运维相对于传统运维模式而言,能够在运维数据治理、业务数字化风险、运维人力成本和业务侧影响力四个方面有本质的效能提升。
国际知名的咨询公司Gartner预测,至2022年大型企业中50%将会部署AIOps智能运维平台,进行数字化转型。许多企业也将利用AIOps进行业务运营和IT运维,以取代如今的运维工具。
所以,企业基础设施与运维负责人应该尽早启动AIOps平台部署工作,优化当前的性能分析,并在未来两年至五年内扩展至IT服务管理和自动化领域。 关于智能运维aiops前景和智能运维aiops厂商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。 智能运维aiops前景的介绍就聊到这里吧,感谢你花时间阅读本站内容,更多关于智能运维aiops厂商、智能运维aiops前景的信息别忘了在本站进行查找喔。
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