aiops软件需求分析（ai市场分析）

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本文目录一览：

• 1、相比传统运维工具，AIOps的优势在哪里？
• 2、AIOps市场未来将会如何发展？
• 3、AIOps具体是如何落地的？
• 4、AIOps未来趋势是怎么样的？
• 5、AIOps是什么？和AI有什么关系？
• 6、软件需求分析4个步骤

相比传统运维工具，AIOps的优势在哪里？

作为一种将算法集成到工具里的新型运维方式，AIOps 可以帮助企业最大程度地简化运维工作，把 IT 从耗时又容易出错的流程中解放出来。

有了 AIOps，当 IT 出现故障隐患，运维人员不需要再等待系统发出故障告警，通过内置的机器学习算法以及大数据技术，就能自动发现系统的各类异常，从而实现从异常入手判断故障发生的可能性、严重性和影响，依赖机器对数据的分析结果，判断最佳的应对方案。

由此可以看出，基于 AIOps 的管理方法对监控式运维的底层技术实现了颠覆。传统 IT 运维管理工具更为关注突发事件（即告警）、配置和性能，而 AIOps 则更加关注问题、分析和预测，二者可谓互相补充相得益彰。

对 IT 运维人员而言，当一条告警被确认的时候，不但意味着你第一时间发现了业务故障，更意味着在故障发生的这一刻，业务已经受到了影响。而随着 AIOps 的出现，IT 部门可以通过机器学习和算法技术，事先发现 IT 系统的运行异常，提前进行故障的防范甚至规避措施，确保业务故障不出现或者少出现，这些对于 IT 和业务部门来说意义重大。

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。

AIOps具体是如何落地的？

AIOps如何落地，还是以具体案例来说比较容易理解。就拿擎创为北京农村商业银行做的项目来说。

项目背景：

近年来数字化转型的步伐愈发变快，随着北京农村商业银行业务规模的扩增以及业务形式的电子化加速，贯穿业务、市场、系统、应用、数据库、中间件、网络、安全等多方面的数据量迅速叠加堆积。然而，这些对于市场而言极具价值的巨量化数据并不集中，它们分散在银行的各中心服务器或设备之中，这使得银行的数据运维工作量越来越大，尤其是在日志的统一管理、监控、信息挖掘等方面极为明显。因此，北京农村商业银行对于信息技术提升和数据管理加强的需求日益加深。

根据监管部门对银行数据治理的相关指引以及中国银监会《商业银行信息科技风险管理指引》（银监发〔2009〕19号）中针对日志文件完整性、存留周期的相关要求，北京农村商业银行最终选择擎创科技助力其完善智能运维建设，保障其业务的平稳高效运行。

解决方案：

根据北京农村商业银行的需求以及现状，擎创科技通过以下手段为其建设运维大数据平台。

通过现分布式高可用，支持横向扩展，随着业务需要随时扩容平台节点；

通过高效数据采集手段，实现对现有IT环境的实时数据采集，打破各个孤立运维工具中的数据孤岛；

对所有运维数据进行集中高效的存储、查询及可视化展示；

支持结构化、非结构化的数据采集支撑；

内置AI智能日志分析引擎，实现日志异常检测、日志异常定位并辅助故障定位。

平台架构图如下：

创新点：

北京农村商业银行在运维大数据平台项目的建设中，采用流批一体的处理技术、流式窗口聚合方式，实现了实时采集、秒级处理、秒级查询，为运维人员提供高效的数据查询手段，为应用人员实现交易数据与日志的深度结合；

采用智能算法判断、故障根因定位，为运维人员提供便捷数据分析工具。充分挖掘了北京农村商业银行的运维数据价值、提升了运维管理水平、提高了运维效率。

建设成效：

建设日志治理平台和大数据平台，实现日志数据统一集中管理、KPI动态异常检测、日志智能聚类等功能。

日志治理+大数据平台（算法），当前日增日志6TB，设计容量10TB，热数据保存30天、冷数据保存3个月，大数据平台日志存档一年、指标类数据两年；

最高峰每秒处理日志500万条日志，其中最高按单笔业务交易日志行数达3000+行，经采集、数据提取、数据合并、数据丰富等数据处理后延时小于1s。

总结：

随着运维大数据平台的建设完成，北京农村商业银行实现了对各类运维日志数据的统一管理，能够对日志进行集中查询、聚类分析、快速分析、精细化分析等操作，结合监控告警的智能化处理，可以做到事前智能预警、事后快速定位故障并分析，进一步提升了银行数据中心的运维管理水平。

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是什么？和AI有什么关系？

我们现在提到aiops软件需求分析的 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。aiops软件需求分析了解aiops软件需求分析了上面的概念，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。

软件需求分析4个步骤

一、需求分析理论
软件需求涉及功能性问题非常广，我们用抽象化理论分析，可以划分各个功能域，用不同的数字代替，软件——S，功能域——A1、A2……An
S＝{A1、A2、……An}
但是功能域B又存在若干问题P1、P2……Pm组成，并且每个功能对应于子系统中的一个软构件，可以表示为-B＝{P1、P2、……Pm}
功能G有若干个行为F1、F2、……Fj，每个行为对应于软件构件中的实现方法
G＝{F1、F2……Fj}
一个软件包含了所有功能的集合，同时包含了实现所以功能的所有方法和算法描述。需求分析是依据用户动机，经过需求问题识别，进行分析、消除分驰和综合，编写用户故事，评审；形成用户需求与设计同步，设计满足用户需求目标。
需求开发方法贯穿这个产品生命周期，利用不同的开发方法论进行挖掘需求，帮助用户找到问题，梳理问题，判断产品实现功能的正确性、一致性和完整性，促使用户在软件设计启动之前进行周密的、全面的思考软件产品功能，用商业化行为解决需求与现实中存在的矛盾，解决用户需求与商业化产品功能融合，解决规范和个性化需求。
二、软件需求开发的目标
1、对实现的软件做一个全面的描述，帮助用户找到问题矛盾解决用户场景痛点，帮助用户在进行产品规划时做到周密，全面产品定位需求
2、了解和描述软件实现所需的全部信息，为产品设计、确认和验证提供一个基准
3、为软件产品管理人员进行软件产品成本评估和编辑软件开发计划书提供保障
需求开发-软件功能需求、软硬接口、非功能性需求、设计约束、反向需求、阅读支持信息。
软件需求分析尽量提供软件实现功能需求的全部信息，使软件设计人员和测试人员不在需要和需求方进行接触，保证需求分析的一致性和完整性。
三、软件功能需求
描述软件功能实现注意——
1、功能需求的完整性和一致性
2、功能描述的无异议和可追踪
3、功能描述清洗和功能可测试
四、软硬接口
1、人机接口
2、硬件接口
3、软件接口
4、通讯接口
五、非功能性需求
1、运行环境
2、时间需求
3、处理容限、精度、异常处理机制等
4、可靠性要求、可维护性、安全性 关于aiops软件需求分析和ai市场分析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软件需求分析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ai市场分析、aiops软件需求分析的信息别忘了在本站进行查找喔。