北京移动aiops二级(北京移动领导二级领导)

来源网友投稿 707 2023-01-11

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如何看待AIOps的发展

从未来发展趋势来看北京移动aiops二级,ITOA、AIOps会是未来增长最快北京移动aiops二级的两个方向。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。

如何看待AIOps的发展?

根据第三方机构预测,到2021年,国内IT运维的市场规模将达到2744亿,而其中第三方运维的市场规模将超过1400亿,运维市场规模在不断扩大。运维中出现故障是不可避免的,重点应该是如何快速应对或提前做好应急准备。而传统的运维效率低,准确性差,成本相对较高,这对于运维人员来说是一个不小的挑战。AIOps倡导由AI取代缓慢易错的人力决策,快速给出运维决策建议,有助于降低问题的影响,而AIOps的目标就是追求稳、省、快。国内AIOps相关的厂商有听云,曾多次作为中国区唯一企业入选全球权威研究机构GartnerAPM魔力象限,权威的认证更是代表了听云的实力。

AIOps市场未来将会如何发展?

从未来发展趋势来看北京移动aiops二级,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北京移动aiops二级,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北京移动aiops二级
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。

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