aiops有前途吗（ai发展前景怎么样）

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本文目录一览：

• 1、AIOps未来趋势是怎么样的？
• 2、AIOps市场未来将会如何发展？
• 3、有了AIOps平台，是不是就不需要运维工程师了？
• 4、AIOps的优势有哪些？有这样的厂商吗？

AIOps未来趋势是怎么样的？

AIOps 是运维发展的必然趋势。
一个很明显的规律，凡是让能让我们的生活变得更美好、更简单、更方便的技术，一定会具有强大的生命力，也必然会成为发展趋势，而 AI 正是这样的技术之一，AIOps 又是其中的一个专业领域。运维的发展变化是随着业务和技术发展变化的，根本上还是业务驱动和倒逼出来的。
当前这个阶段，现实情况，系统里面已经有大量软硬件模块、日志、监控告警指标也纷繁复杂，一方面是无法在问题萌芽状态就发现问题，无法提前做出预判，另一方面是发生了问题又无法快速确定根因，造成持续的资损。技术发展上，随着计算能力、数据量的积累、以及机器算法的进步，如何更加高效地开展 Ops 这个问题就摆在我们面前，AIOps 的模式应运而生。
所以，运维一步步发展到当前这个状态，根本上讲还是业务高速发展倒逼出来的，同时，从手动运维到运维自动化，再到 AIOps，这个过程根本上是在朝着如何更加高效运维的趋势在发展。

AIOps市场未来将会如何发展？

从未来发展趋势来看aiops有前途吗，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aiops有前途吗，运维市场逐渐由ITOM演变成ITOA（IT Operations Analytics），后来又提出aiops有前途吗了智能化运维（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。

有了AIOps平台，是不是就不需要运维工程师了？

确实听说有人这样担心和误会。

实际上，AIOps平台出现并蓬勃发展的主要动力，是因为企业的IT系统数据量越来越大，结构也越来越复杂，靠单纯的运维工程师的经验和人工判断，很难应对层出不穷的运维问题。传统的运维监控软件，可以展示运维数据，却无法给出分析和处置建议，无法跟上排障的要求。

随着AI人工智能的应用，可以把运维数据做更好的分析，或提供疑似根因的定位、或提供异常的预警，使用AIOps系统，MTTR（平均故障排除时间）能从数小时缩短到数分钟，排障的经验也可以作为既有知识保存供他人参考。

所以，有AIOps之后，原先一个运维工程师管理n个应用和设备；就算是设备增加到100n，可能靠一个工程师也能管得过来，而不用等比例增加到100个运维工程师。这就是技术进步的意义。

AIOps的优势有哪些？有这样的厂商吗？

在这个数字化的大浪潮时代，相比传统IT运维，AIOps将AI赋能于IT运维，发掘运维数据价值，协助运维工作降本增效，并可实现全面的可观测性。

企业数字化转型的过程中，运维工作常常会遇到这些痛点：

监控工具用了一大堆，但各自保存在不同的地方，形成一个个数据孤岛。排查一个故障往往要到不同的服务器上翻看日志等数据，效率低下。

在确定故障根因前，无法确定派给哪个团队处置。只能按经验逐个排查，MTTR（平均排障时间）长。

根因定位依赖人的经验，缺乏智能规划手段。

而采用AIOps系统，可以对监控工具的数据、日志/告警/指标等数据进行统一采集、存储，结合总体拓扑架构构建异常检测、告警收敛、根因定位等智能化场景。迅速定位根因，大大减少MTTR。

此类的厂商国内有不少，并且已在金融为主的多个行业中得到应用。相信不久的将来，AIOps将成为运维管理软件的标配。

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