aiops用数据中台吗（数据中台为AI中台提供数据）

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本文目录一览：

• 1、AIOps市场未来将会如何发展？
• 2、AIOps是什么？和AI有什么关系？
• 3、具有AIOps能力的厂商有哪些？
• 4、运维监控工具太多，根因定位不够智能和快速，如何解决？
• 5、AIOps是什么？

AIOps市场未来将会如何发展？

从未来发展趋势来看aiops用数据中台吗，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用数据中台吗，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是什么？和AI有什么关系？

我们现在提到的 AI，更多的是依赖机器学习（包含深度学习）算法的实现的 AI 场景，或者说机器学习算法只是实现 AI 的其中一种手段。了解了上面的概念，再回到 AIOps 上来，拆分为 AI + Ops 会准确一些，也就是 Ops 与 AI 相结合可以做的事情。
AIOps 涉及的技术，从 AI 的角度，主要还是机器学习算法，以及大数据相关的技术，因为涉及到大量数据的训练和计算，从 Ops 的角度，主要还是运维自动化相关的技术。另外 AIOps 一定是建立在高度完善的运维自动化基础之上的，只有 AI 没有 Ops，是谈不上 AIOps。

具有AIOps能力的厂商有哪些？

连续被Gartner推荐的AIOps领域重点服务商“擎创科技”aiops用数据中台吗，是国内首家智能运维AIOps服务商。其数字运维中台架构aiops用数据中台吗，可以集中管理监控来自多个服务器和多种系统的IT运维数据aiops用数据中台吗，并在大数据治理的基础上，以AI机器学习算法赋能，实现告警收敛、日志聚类分析、异常检测及根因定位等智能化场景。
擎创的夏洛克AIOps系统在国内多家龙头金融机构、能源交通等行业均有实际部署案例，为企业保驾护航

运维监控工具太多，根因定位不够智能和快速，如何解决？

常规的运维监控工具，基本都是监控某一种设备或某种应用的数据，并且通过阈值的设置来进行故障告警。这样虽然也达到了监控的目的，但在实际使用中，常遇到一个个设置阈值特别麻烦、阈值设置不合理造成告警过少或过多、不同监控数据之间没有关联，出一个故障各系统都在告警，难以判断根因的情况。

智能运维AIOps系统，能通过“数字运维中台”，将原有的分散的运维监控数据统一采集、存储、归档到中台内，并且利用“统一监控平台”对这些数据进行分析管理，如果原来有CMDB数据，还能建立关联并生成拓扑图。

当故障发生、系统告警时，告警辨析中心能利用规则和算法，锁定最重要的那些告警信息，并根据统一监控平台梳理的数据关系，协助查询日志及其他故障数据，更快定位根因。

AIOps平台架构和各数据层关系

AIOps是什么？

AIOpsaiops用数据中台吗，顾名思义是将AI赋能于IT运维管理。国际权威咨询机构Gartner在2016年aiops用数据中台吗的报告里首次提出AIOps的概念。

传统的IT运维工作，大多是借助监控软件查看数据，并依赖运维人员的经验进行根因定位和排障。有aiops用数据中台吗了AI的加持后，可以借助AI算法提前发现数据中的异常，并通过数据串联锁定可能根因，大大缩短故障处理时间、提高运维效率。

经过多年来的发展，越来越多的大中型企业投入智能运维AIOps的部署，以应对企业数字化转型带来的数据量暴增、系统架构复杂带来的运维挑战。

Gartner在其2022年的AIOps报告中也指出：Yes, There is no doubt: There is no future of IT operations that does not include AIOps. 毫无疑问，不包含AIOps的IT运维不会有未来。

相信在不久的将来，传统运维将渐渐被智能运维AIOps所替代。

通常，AIOps智能运维系统包含这几个功能模块：

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