智能运维平台市场调研(运维调研报告)

来源网友投稿 778 2023-01-14

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本文目录一览:

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。

智能运维适合哪些场景?涉及哪些领域?

IT的智能运维AIOps智能运维平台市场调研,目前在国内落地比较多的是对IT故障容忍率更低的行业智能运维平台市场调研,比如金融、交通、互联网等等。各厂商主要的差异在于数据治理的能力和经验(当数据量越来越大时,一个好的运维数据中台可以保证运行性能)、产品线的覆盖度(告警、日志、指标等均可进行智能分析)、智能场景的丰富度。

对于智能运维来说,常见的智能场景有异常检测、根因定位、自动排障、容量预测、告警收敛、日志聚类等。随着应用的进一步广泛,智能场景也会不断更新、越来越多。

智能运维AIOps体系架构

运维的运维行业前景

根据艾瑞咨询数据显示,2021年中国IT服务将突破万亿大关,其中,IT运维市场规模在2021年达到2941.2亿元,预计2023 年达到3236.4 亿元,2020-2023 年的年复合增长率为 11.7%。

同时,根据IDC和智研咨询数据等平台公开数据显示,从2018年至2022年,全球ITOM行业市场规模将以8.58%的年均复合增长率高速增长,预计到2022年ITOM市场规模将达392.98亿美元。其中,中国ITOM市场在2020-2023年的年复合增长率为10.7%,到2023年市场规模将达到165.7亿元。



目前规模最大的赛道是ITOM,ITOM属于传统运维,随着发展以数据为核心的运维分析出现,演变成ITOA,后来又提出了智能化运维(AIOps),目前肯定还是ITOM占市场的主体。举个例子,如果中国购买ITOM相关软件的企业有1万家,那么市场上购买ITOA的只有500~1000家,后者市场渗透率不足10%。不过ITOA、AIOps会是未来增长最快的两个方向。

当下的IT运维市场中有两种主流的商业模式,一种是从单点同质化的产品走向全栈一体化解决方案,一种是聚焦单一产品或赛道,做专、做精。擎创科技属于后者。因为智能运维这一领域的产品需要长时间的技术积累,以及在高质量用户处落地实践总结经验,才能够成就市场认可的产品,并不是一朝一夕就能完成。另外,随着云原生的发展,IT运维在云端的落地也越来越多。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。

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。

智能运维平台对应的目标客户有哪些?

目前时间点智能运维平台市场调研,最需要智能运维的用户是对平均故障解决时间要求很高的行业(也就是不能宕机、或者故障时间不能长)以及对安全性要求很高的行业智能运维平台市场调研,比如金融、保险、能源、交通等。将来国内所有企业的服务器和数据量都大增后智能运维平台市场调研,制造业客户也将变得极其重要

智能运维管理平台是如何进行运维管理的?

IT运维从传统走向智慧智能运维平台市场调研,首先要经历数字化运维阶段,搭建数字运维中台既是实现运维数据有效治理智能运维平台市场调研的前提和基础,也是推进运维数智化转型的第一步。针对上述需求,擎创科技自主研发的擎创夏洛克AIOps智慧运营平台(如下图所示)可通过数字运维中台,对运维数据进行统一的采集存储和管理,即便面对高达100TB的日增数据量,也可进行秒级实时分析,为异常检测、根因定位等场景奠定坚实基础。


擎创夏洛克AIOps智慧运营平台架构


与传统运维方式相比,智能化运维最突出的优势是“数据大集中”,即基于数字运维中台建设,通过统一监控中心来集中管理和分析所有运维数据,并以业务视角观测运维数据的相关性,最终建立智能化场景来解决实际问题。擎创自主研发的智能运维产品——夏洛克AIOps智慧运营平台,刚好为此量身定制。它能以全局运营视角解读IT运维,在AI算法平台的支撑下实现包括精准告警、异常检测、根因定位和容量分析等场景,助力企业数字化业务高效、稳定和顺畅运行。


擎创夏洛克AIOps智慧运营平台架构


目前,夏洛克AIOps已在政府机关组织、银行业、证券保险业和交通运输业等行业场景中应用落地,极大节省智能运维平台市场调研了企业客户的人力成本和资金成本,提升了运维的有效性和质量。例如,通过为客户构建智能运维平台,轻松应对日增80TB的数据量,让客户平均故障修复时间(MTTR)缩短150%以上,运维总体拥有成本(TCO)下降80%以上。

国内优秀的IT运维企业有哪些

近日,Gartner发布了《中国智能运维市场指南》(以下简称“《指南》”),擎创科技再次因为在智能运维领域产品的创新力及其成熟度,被Gartner提名为AIOps领域代表供应商。而在去年7月份,擎创就被Gartner评为中国AIOps领域重点推荐服务商。


Gartner《指南》指出,在中国特有的生态环境系统下,全球性的IT巨头虽然进驻中国市场数十年,但是却难以在AIOps领域扩张。主要原因在于,这些全球性供应商提供的ITOM工具的许可证模式比较昂贵,而且功能也难以完全满足中国本土客户个性化的需求,这样进行大规模部署时需要大量的客户化定制,总体拥有成本就十分高昂。

而中国本土AIOps供应商,对本土客户的需求十分熟悉,他们通过人工智能等手段,极大提高了数据智能分析能力和运维场景丰富度等,解决了IT运维的关键问题,逐渐获得了越来越多中国本土客户的青睐。

根据对中国AIOps市场的调研,Gartner发现中国的本土客户,特别看重AIOps以下两个关键点:

监控平台整合能力。现有的企业监控平台很多,但却彼此孤立,这些企业希望通过AIOps工具进行监控平台的统一管控。

数据监控能力的加强。企业希望通过AIOps工具增强其数据分析和监控能力,以增加监控实时性,提升监控的效率。

而这两方面,恰恰是擎创专精的领域,也是擎创产品最大的优势。Gartner认为,“(EOITek擎创科技)运维行业经验丰富,产品成熟度很高且无需过多的定制化。” 擎创自研夏洛克AIOps智慧运营平台,目前已经能够打通并整合不同的监控平台,具备多源数据的监控能力、实时分析能力和事故预判能力,还能进行智能化分析。


事实上,智能运维AIOps已逐渐成为抢占国内数字化转型高地的不二之选。越来越多的企业开始运用大数据和人工智能等技术管理IT运维,企业基础设施运维负责人也希望提高实时分析、异常检测和关联分析的效率,从而为业务侧提供强有力的决策支撑。

根据Gartner预测,到2022年在AI产品细分领域中,将只有少数玩家占据主导地位,引领AI发展潮流;而到2023年,40%的DevOps团队将会采用AIOps平台,以此增强应用程序和基础设施监控能力。并且预测未来两到三年内,成功的AIOps用户案例将会向多样化场景解决方案演进,而并非用一种复杂的、大而全的产品去实现所有需求。


擎创作为国内较早专注于智能运维的科创公司,已经在智能运维领域深耕了数年,专注于将人工智能赋能IT运维管理,激活运维数据智慧,提高IT运维效率和智能化水平,助力客户数字化转型。在产品的综合能力方面,擎创已经实现了多样化智能运维场景的模块化部署能力,客户可以根据自身运维成熟度灵活选择;而在产品的成熟度方面,擎创拥有丰富的开箱即用的产品功能和独特的多元化数据实时性智能分析优势,这也是能够再次被Gartner提名成为国内AIOps领域的代表性供应商的根本原因。

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