aiops平台现状(aiops技术)

来源网友投稿 745 2023-02-06

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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时代到来了,我们要如何应对?

在当前数字化转型的浪潮下,企业 IT 运维方面的投资规模将逐步增加,IT 运维的关注方向也将逐步从自动化运维向智能化运维发展。伴随着企业规模扩大,业务模式更新,以及云计算、大数据、人工智能等新技术应用,AIOps智能运维能力已在科技、互联网、金融、电信等行业逐步落地应用,并呈现出多样化的发展趋势。

目前国内AIOps智能运维的发展现状是:

1. 多数企业近年来在运维方面的资金投入仍处于增长阶段。近 4 成企业运维方面年平均投资规模超5000 万元,投资规模在 5000 万元-1 亿元的企业占比 11.24%,1 亿元-5 亿元 的企业占比 13.45%。

2. 超半数企业在实现自动化运维、自动化部署的基础上进一步增强监控、运维智能化能力。 根据本次调查显示,61.21%的企业选择优先关注和投资 DevOps 自动化部署,52%的企 业选择优先关注和投资升级监控和 AIOps。

3. 智能运维已经在各行业逐步落地应用,特别是在科技、互联网、金融、电信几大领域应用效果十分显著。根据本次调查结果,科技和互联网行业受访者所在企业表示已建立了智能 运维平台并形成了相关评价体系分别占比 49.64%和 37.96%,其次是银行占比 28.99% 和电信企业占比 25.97%。 

4. AIOps 仍处于初期发展阶段,受访者对目前 AIOps 能力水平的评价与期望超过其所在企业实际应用的情况。从整体来看,30.27%的企业自评目前处于辅助智能化运维阶段,28.61%的企业自评处于进阶智能化运维阶段。

未来,AIOps 将是运维发展的必然趋势,也将是增长最快的方向。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。


尤其对于中大型企业来说,企业的数字化转型成功与AIOps智能运维建设密不可分。基于这种情况,企业应该及早布局,才不会落于人后。

AIOps未来趋势是怎么样的?

AIOps 是运维发展aiops平台现状的必然趋势。
一个很明显的规律aiops平台现状,凡是让能让aiops平台现状我们的生活变得更美好、更简单、更方便的技术aiops平台现状,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。 关于aiops平台现状和aiops技术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平台现状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技术、aiops平台现状的信息别忘了在本站进行查找喔。
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