| RK | 企業(yè) |
|---|---|
| 1 | 華為 |
| 2 | 阿里 |
| 3 | 騰訊 |
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| 23 | 浪潮軟件 |
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| 30 | 廣通信達(dá) |
| 31 | 奧哲網(wǎng)絡(luò) |
| 32 | 擎創(chuàng)科技 |
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| 37 | 科來網(wǎng)絡(luò) |
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| 44 | 嘉為科技 |
| 45 | 壹沓科技 |
| 46 | 林科斯拉 |
| 47 | 日志易 |
| 48 | 佳訊飛鴻 |
| 49 | 睿象云 |
| 50 | e運(yùn)維 |
| 2022.05互聯(lián)網(wǎng)周刊/eNet研究院/德本咨詢聯(lián)調(diào) | |
近幾年IT行業(yè)發(fā)生的一個(gè)明顯變化是，數(shù)據(jù)中心逐步向云計(jì)算轉(zhuǎn)型，軟件和軟件工業(yè)由人工方式轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)和人工智能驅(qū)動(dòng)，相應(yīng)地，軟件的設(shè)計(jì)、開發(fā)、運(yùn)維也順應(yīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的思路開始向智能化轉(zhuǎn)移。
而其中在企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營中扮演“救火隊(duì)員”角色的運(yùn)維隨著云計(jì)算的迅猛發(fā)展及服務(wù)器、軟件模塊等的急劇增長(zhǎng)從手工運(yùn)維迅速向智能運(yùn)維迭代，從安全保障向提升生產(chǎn)力推進(jìn)，儼然已成為數(shù)字化浪潮下新一輪企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)、資本投資的新風(fēng)向。
從邊緣走向核心
因?yàn)椴皇巧a(chǎn)力部門，運(yùn)維環(huán)節(jié)在之前并沒有受到太大重視，有的企業(yè)甚至沒有專職的運(yùn)維崗位，而由于缺乏運(yùn)維工具和操作指南，早期運(yùn)維工作只能由運(yùn)維人員手工開展，依靠多名運(yùn)維人員共同完成產(chǎn)品運(yùn)行狀態(tài)、產(chǎn)品性能指標(biāo)、產(chǎn)品上線與變更服務(wù)等的監(jiān)控。
而隨著全球數(shù)字化進(jìn)程的推進(jìn)，服務(wù)器、軟件模塊、訪問數(shù)據(jù)激增，IT系統(tǒng)的數(shù)量和復(fù)雜程度加劇，原先的運(yùn)維體系難以承受巨大的運(yùn)維壓力，監(jiān)控項(xiàng)目顧及不來，事故發(fā)生無法準(zhǔn)確定位，迫切要求運(yùn)維工作向自動(dòng)化、智能化轉(zhuǎn)變。
智能運(yùn)維AIOps在此背景下興起，其基本邏輯是以大數(shù)據(jù)和人工智能的方式，替代原先人工對(duì)數(shù)據(jù)中心的運(yùn)維方式。此前的運(yùn)維方式經(jīng)歷過自動(dòng)化運(yùn)維、運(yùn)維開發(fā)一體化階段的演進(jìn)，但依舊很依賴人工，即必須由長(zhǎng)期在一個(gè)行業(yè)從事運(yùn)維的專家手動(dòng)將重復(fù)出現(xiàn)的、有跡可循的現(xiàn)象總結(jié)出來，并形成規(guī)則，才能完成自動(dòng)化運(yùn)維。
而智能運(yùn)維很重要的一個(gè)突破，就是進(jìn)行自學(xué)習(xí)的“去規(guī)則化”改造，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)地從海量運(yùn)維數(shù)據(jù)（包括事件本身以及運(yùn)維人員的人工處理日志）中不斷地學(xué)習(xí)、提煉并總結(jié)規(guī)則，也就是將人工總結(jié)運(yùn)維規(guī)則的過程變?yōu)樽詣?dòng)學(xué)習(xí)的過程，緩解人力壓力的同時(shí)，將極大提升運(yùn)維工作的效率和質(zhì)量。
在日常系統(tǒng)運(yùn)維工作中，經(jīng)常遇到的兩個(gè)場(chǎng)景便是異常行為檢測(cè)和預(yù)警。傳統(tǒng)運(yùn)維在工作過程中，往往會(huì)出現(xiàn)告警分析不夠智能、問題難定位、根因難確定等問題，AIOps的落地將極大改善這些現(xiàn)象，多方面直擊痛點(diǎn)，自動(dòng)、及時(shí)、準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)和定位問題。
不僅如此，智能運(yùn)維將在質(zhì)量保障（包括異常檢測(cè)、故障診斷、故障預(yù)測(cè)、故障自愈等）、成本管理（包括指標(biāo)監(jiān)控、異常檢測(cè)、資源優(yōu)化、容量規(guī)劃、性能優(yōu)化等）和效率提升（包括智能變更、聊天機(jī)器人）等場(chǎng)景中為企業(yè)全方面保駕護(hù)航，除了安全保障工作的完成，將逐漸深入企業(yè)業(yè)務(wù)，推動(dòng)企業(yè)智能化生產(chǎn)和服務(wù)。
韌性與挑戰(zhàn)
智能運(yùn)維的運(yùn)用空間廣闊，除了互聯(lián)網(wǎng)，在金融、物聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療、通信、工業(yè)等領(lǐng)域均表現(xiàn)出對(duì)智能運(yùn)維的強(qiáng)烈需求。不久前，擔(dān)任冬奧會(huì)、冬殘奧會(huì)主火炬氫能保供任務(wù)的燕山石化高溫油泵突發(fā)異常，設(shè)備監(jiān)測(cè)系統(tǒng)觸發(fā)報(bào)警后，之所以5分鐘內(nèi)把安全隱患排除在萌芽中便得益于容知日新的智能運(yùn)維系統(tǒng)。
在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的大背景下，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能為智能運(yùn)維提供技術(shù)支撐，而云計(jì)算特別是公有云的發(fā)展，改變了過去數(shù)據(jù)中心小而分散的局面，能為人工智能分析提供全量、全面的大數(shù)據(jù)，智能運(yùn)維將進(jìn)入快速發(fā)展時(shí)期。
數(shù)據(jù)顯示，2020年中國IT智能運(yùn)維市場(chǎng)規(guī)模為560.8億元，年復(fù)合增速為20.1%。預(yù)計(jì)未來以15.9%復(fù)合增速擴(kuò)張，2025年市場(chǎng)規(guī)模達(dá)1093.5億元。盡管只是互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)一個(gè)細(xì)分賽道，但智能運(yùn)維已經(jīng)成為資本爭(zhēng)奪的新風(fēng)口，智能運(yùn)維未來發(fā)展表現(xiàn)出強(qiáng)勁的韌性。
政府部門也陸續(xù)出臺(tái)《推動(dòng)企業(yè)上云實(shí)施指南（2018-2020年）》《國家新一代人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》等一系列政策推動(dòng)智能運(yùn)維的發(fā)展。
目前，中國的IT運(yùn)維服務(wù)商主要由原廠運(yùn)維服務(wù)商、第三方運(yùn)維服務(wù)商、ITOM/ITOA廠商和IT基礎(chǔ)架構(gòu)系統(tǒng)集成商組成，正在朝著高效、專業(yè)的方向演變。
但也需承認(rèn)的是，我國智能運(yùn)維還處在起步階段，未來還有廣闊的發(fā)展空間。挑戰(zhàn)在于智能運(yùn)維需要高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，高效的數(shù)據(jù)標(biāo)注方案才能減少人力、時(shí)間等成本的消耗，事半功倍。其次，在線系統(tǒng)本身具有規(guī)模性和復(fù)雜性，是需要長(zhǎng)期投入的研究領(lǐng)域，未來任重道遠(yuǎn)。
結(jié)語
通往進(jìn)步的路必然是滄桑的，但因其為后面的人造福，引無數(shù)人前往。
