aiops用例（aiops是什么）

本篇文章给大家谈谈aiops用例，以及aiops是什么对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享aiops用例的知识，其中也会对aiops是什么进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、现在学是什么技术好？
• 2、国内优秀的IT运维企业有哪些
• 3、国内应用性能管理（APM）厂商哪家比较好？主要考虑技术和服务层面
• 4、芯片和计算机哪个专业好

现在学是什么技术好？

1、人工智能，人工智能正在迅速改变工作环境，这对于寻找新事物的程序员来说是激动人心的时刻。AI专业人员的招聘增长在2019年至2020年之间增长了32%。AI是一个更广泛的概念，与旨在像人类一样智能地行为的机器有关，而机器学习则依赖于能够理解特定事物的设备。人工智能领域最重要的技能包括C++、AmazonWebServices(AWS)和Python。进入2021年，你还可以考虑学习新兴AI技能—AIOps。AIOps是用于IT运营的人工智能缩写。它是指通过分析和机器学习，以自动化和增强IT操作的多层技术平台。AIOps平台利用大数据，从各种IT运营工具和设备中收集各种数据，以便实时自动发现并响应问题。2、机器学习，机器学习是进入未来的最具创新性和令人兴奋的领域之一，使其成为你可以学习的最有利可图的技能之一。从Siri和Alexa到聊天机器人，再到预测分析、无人驾驶汽车，这项技术在未来都有大量用途。机器学习的常见用例包括推荐系统、生成客户见解和情报以及检测欺诈。机器学习还可以应用于每个行业，包括医疗保健、教育、金融等。3、数据科学与分析，大数据中两个很重要的技术工作，包括数据科学和数据分析。在大数据上，投入最大的行业是银行、制造业、专业服务(例如：财务顾问、会计师事务所)和政府。数据分析是入门级技能，而数据科学则更先进。需要数据专业人员的行业涉及教育、财务、健康、软件等。4、数据工程，数据工程与数据科学是分开的，但前者使后者得以存在。数据工程师建立了数据科学家用来进行自己工作的基础架构和工具。5、数据可视化，数据可视化是通过将数据置于可视环境中，来帮助人们理解数据重要性的一种方法。例如，通过将电子表格或报告转换为易于理解的图表/项目。数据科学家和数据分析师通常使用此技能，但在数字营销的岗位中也可能会对其有所帮助。数据可视化可以帮助预测销量，了解哪些因素会影响消费者行为，确定企业可以改进的领域。

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。

国内应用性能管理（APM）厂商哪家比较好？主要考虑技术和服务层面

我在APM行业工作过，目前主流的APM厂商是博睿数据和听云，据我了解，两家的发展重点完全不同：首先，听云更多投入是在市场开拓，包括建立分支机构和大力发展渠道代理，博睿数据在市场策略上略显保守，更注重技术研发投入，据我所知他们的技术人员和技术专利是最多的，其次，在服务客户方面，从两家所展示的案例上来看，博睿数据更侧重大型企业，听云大企业也有，但中小占比较高，再次是产品线和能力，两家都具有端到端的能力，但博睿数据在数据采集和移动应用监控领域具有独家产品，大数据和人工智能投入也很早，现在都有相应产品输出，听云也形成了全套产品线，但这几年在研发产出上并没有太大的新动作。
我觉得IT运营是一个高风险的职业，尤其现在与数字化业务紧密结合，更是如履薄冰,APM对于IT运营来说是极好的工具，能让问题防患于未然，能让IT运营工作有理有据，不再背锅，对于供应商的选择当然要非常重视，除了对比产品的功能，有一个细节往往是大家忽略的，那就是APM探针对资源的占用情况，这决定各APM服务商在基本功能相当的基础上，判定谁更优质的重要因素，建议大家可以通过对比测试被监控应用在无探针和有探针下的性能损耗来判断，一切用数据说话。

芯片和计算机哪个专业好

对于这个问题，不能笼统地回答哪个比较好，因为站在不同的视角和提问者自身的情况，会有不同的答案。

从发展前景上看，建议选择人工智能

人工智能是目前最火爆、也是投资者最看好的方向。

人工智能的概念诞生于20世纪50年代，标志性事件是达特矛斯会议。

该会议由笔者最喜欢的Lisp编程语言之父约翰·麦卡锡等人于1956年8月31日发起，旨在召集志同道合的人共同讨论“人工智能”（此定义正是在那时提出的）。

会议持续了一个月，基本上以大范围的集思广益为主。这催生了后来人所共知的人工智能革命。

人工智能的发展经历过两次低潮，直到2016年，再次被世人推向了高潮：

谷歌旗下的DeepMind开发出AlphaGo，击败了人类围棋高手李世石，标志着人工智能突破了人们的常规认知：机器智能无法胜任人类的抽象思维和精妙的直觉——围棋是所有棋类运动中规则最简单，但是技巧和取胜难度最高的一个。

传统的围棋高手，都需要经过长期的训练和对大局的直觉把控（也就是很多时候讲究的“形状”）。

因为棋盘上一共有361个下子点，每一步根据棋盘上的当前形势，可能的落子位置的排列组合呈现“几何爆炸”。

自此以后，依托于大数据等算力的革命性进步，人工智能被资本和企业追逐，大量应用于自动驾驶、人脸识别、语音识别、推荐引擎等领域。

人工智能现在已经渗透到各行各业，2020年全球人工智能产业规模1565亿美元，增长率是12%，我国的产业规模大概是3100亿元，同比增长了15%。

根据国际数据公司（IDC）上个月发布的《IDCFutureScape:全球人工智能（AI）市场2021预测——中国启示》报告：

预测1：到2023年，在金融、医疗、政府和其他受监管的公共部门中，超过15%的以消费者为中心的AI决策系统将引入解释其分析和决策过程的相关规定。

预测2：到2021年，超过50%的组织将在呼入电话处理环境中增加AI功能。

预测3：到2024年，45%的重复工作任务将通过使用由AI、机器人和机器人流程自动化（RPA）提供支持的“数字员工”实现自动化或增强。

预测4：到2023年，使用自动机器学习（AutoML）技术封装的、从数据准备到模型部署的端到端机器学习平台的数据分析师和数据科学家的数量将增加2倍。

预测5：到2024年，自动化运维（AIOps）将成为IT运营的新常态，至少有50%的大型企业将采用自动化运维解决方案来自动化主要IT系统和服务管理过程。

预测6：到2025年，10%的人工智能解决方案将更接近于通用人工智能（AGI）——利用神经符号技术将深度学习与符号方法结合起来，以创造出更可靠的、近乎人类的决策方式。

预测7：到2021年，至少有65%的中国1000强企业将利用自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）和深度学习（DL）等AI工具，赋能60%在客户体验、安全、运营管理和采购等业务领域的用例。

预测8：到2024年，超过30%的中国1000强企业会将AI工作负载更均匀地部署在端侧，边缘侧以及云端，这些工作负载将由人工智能软件平台提供商统一管理，使AI基础设施“隐形化”。

预测9：到2023年，30%的企业将在边缘侧运行不同的分析和AI模型。其中30%的边缘AI应用将由异构加速方案加速。

预测10：到2022年，80%的中国1000强企业将投资内部学习平台和第三方培训服务，以满足AI采用带来的新技能需求和工作方式转变。

面向未来，投资自身的话，人工智能将是你的优质选择之一——因为汹涌的产业潜力和市场空间将带给你巨大的机会。

从打基础角度看，建议选择计算机科学技术

尽管上述人工智的前景非常美妙，但是其数字底座仍然脱离不了计算机技术。无论是人工智能用到的大数据系统，还是联接与计算使用的芯片、网络技术，其核心都是信息技术，也就是广义的计算机科学技术。

计算机科学与技术包括了硬件（计算机组成原理、微机接口、IC设计与制造等）、软件（操作系统、编译器、数据库、应用软件、互联网App等）、算法、体系结构的方方面面。

我们国家现在亟需大量的芯片人才和系统软件人才，如果做一名有抱负的年轻人，完全可以投身这个充满挑战和满满荣誉感的行业。

从就业选择面角度看，建议选择软件工程

专业课程涵盖：程序设计语言、数据结构、离散数学、操作系统、编译技术、软件工程概论、统一建模语言、软件体系结构、软件需求、软件项目管理。

该专业除了学习公共基础课外，还将系统学习离散数学、数据结构、算法分析、面向对象程序设计、现代操作系统、数据库原理与实现技术、编译原理、软件工程、软件项目管理、计算机安全等课程，根据学生的兴趣还可以选修一些其它选修课。

软件工程相对于计算机科学与技术，更加聚焦软件方面，并且对标企业的工业化、商用需求。所以它天然对就业有优势。

根据上个月智联招聘发布关于《2020新基建产业发展报告》显示，新基建核心技术人才缺口预计达417万人，其中软件开发人才缺口最大。从岗位来看，系统架构设计师月薪高达24277元，整体平均月薪10299元。学历方面，高素质人才成为将来企业招聘的重点对象。

对于一些互联网和高科技大厂，薪酬更高。

从差异化竞争优势看，建议选择网络安全

随着互联网与传统行业的结合，数字化转型已经成为正在发生着的历史必然。井喷的互联需求，将导致大量的潜在信息安全隐患。

除此之外，5G、区块链、新基建、物联网等场景的兴起，对实时性的数据安全要求更为苛刻。在这样的产业趋势下，网络安全的就业岗位势必会迎来下一轮增长。

大量学生与求职者的第一选择都是人工智能、大数据和软件开发，所以这些岗位对求职者的门槛要求也水涨船高。在这样的情形下，网络安全其实是一个可以发挥自身差异化竞争优势的选择。

从专业课安排上讲，就总体上而言，信息安全和其他计算机学院的专业没什么区别，不过在一些课程的必修限制上不同。而且从课程内容上而言，那些课程也和一般人了解的"黑客"这方面相去甚远。"黑客"技术不在大学的教授范围之内，不过老师在讲计算机网络、网络对抗与防御这两门课的时候会涉及到一些攻击技术的原理。实际想获取这方面的知识，自己需要上专业论坛、融入圈子。 关于aiops用例和aiops是什么的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 aiops用例的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于aiops是什么、aiops用例的信息别忘了在本站进行查找喔。