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    2022智能運維企業50強 2022-06-02 10:13  作者或來源:eNet&Ciweek/瀚海

    2022智能運維企業TOP50排行

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    e運維

    2022.05互聯網周刊/eNet研究院/德本咨詢聯調

    近幾年IT行業發生的一個明顯變化是,數據中心逐步向云計算轉型,軟件和軟件工業由人工方式轉向大數據和人工智能驅動,相應地,軟件的設計、開發、運維也順應數字化轉型的思路開始向智能化轉移。

    而其中在企業生產經營中扮演“救火隊員”角色的運維隨著云計算的迅猛發展及服務器、軟件模塊等的急劇增長從手工運維迅速向智能運維迭代,從安全保障向提升生產力推進,儼然已成為數字化浪潮下新一輪企業競爭、資本投資的新風向。

    從邊緣走向核心

    因為不是生產力部門,運維環節在之前并沒有受到太大重視,有的企業甚至沒有專職的運維崗位,而由于缺乏運維工具和操作指南,早期運維工作只能由運維人員手工開展,依靠多名運維人員共同完成產品運行狀態、產品性能指標、產品上線與變更服務等的監控。

    而隨著全球數字化進程的推進,服務器、軟件模塊、訪問數據激增,IT系統的數量和復雜程度加劇,原先的運維體系難以承受巨大的運維壓力,監控項目顧及不來,事故發生無法準確定位,迫切要求運維工作向自動化、智能化轉變。

    智能運維AIOps在此背景下興起,其基本邏輯是以大數據和人工智能的方式,替代原先人工對數據中心的運維方式。此前的運維方式經歷過自動化運維、運維開發一體化階段的演進,但依舊很依賴人工,即必須由長期在一個行業從事運維的專家手動將重復出現的、有跡可循的現象總結出來,并形成規則,才能完成自動化運維。

    而智能運維很重要的一個突破,就是進行自學習的“去規則化”改造,通過機器學習算法自動地從海量運維數據(包括事件本身以及運維人員的人工處理日志)中不斷地學習、提煉并總結規則,也就是將人工總結運維規則的過程變為自動學習的過程,緩解人力壓力的同時,將極大提升運維工作的效率和質量。

    在日常系統運維工作中,經常遇到的兩個場景便是異常行為檢測和預警。傳統運維在工作過程中,往往會出現告警分析不夠智能、問題難定位、根因難確定等問題,AIOps的落地將極大改善這些現象,多方面直擊痛點,自動、及時、準確地發現和定位問題。

    不僅如此,智能運維將在質量保障(包括異常檢測、故障診斷、故障預測、故障自愈等)、成本管理(包括指標監控、異常檢測、資源優化、容量規劃、性能優化等)和效率提升(包括智能變更、聊天機器人)等場景中為企業全方面保駕護航,除了安全保障工作的完成,將逐漸深入企業業務,推動企業智能化生產和服務。

    韌性與挑戰

    智能運維的運用空間廣闊,除了互聯網,在金融、物聯網、醫療、通信、工業等領域均表現出對智能運維的強烈需求。不久前,擔任冬奧會、冬殘奧會主火炬氫能保供任務的燕山石化高溫油泵突發異常,設備監測系統觸發報警后,之所以5分鐘內把安全隱患排除在萌芽中便得益于容知日新的智能運維系統。

    在數字經濟發展的大背景下,機器學習和人工智能為智能運維提供技術支撐,而云計算特別是公有云的發展,改變了過去數據中心小而分散的局面,能為人工智能分析提供全量、全面的大數據,智能運維將進入快速發展時期。

    數據顯示,2020年中國IT智能運維市場規模為560.8億元,年復合增速為20.1%。預計未來以15.9%復合增速擴張,2025年市場規模達1093.5億元。盡管只是互聯網經濟一個細分賽道,但智能運維已經成為資本爭奪的新風口,智能運維未來發展表現出強勁的韌性。

    政府部門也陸續出臺《推動企業上云實施指南(2018-2020年)》《國家新一代人工智能標準體系建設指南》等一系列政策推動智能運維的發展。

    目前,中國的IT運維服務商主要由原廠運維服務商、第三方運維服務商、ITOM/ITOA廠商和IT基礎架構系統集成商組成,正在朝著高效、專業的方向演變。

    但也需承認的是,我國智能運維還處在起步階段,未來還有廣闊的發展空間。挑戰在于智能運維需要高質量的標注數據,高效的數據標注方案才能減少人力、時間等成本的消耗,事半功倍。其次,在線系統本身具有規模性和復雜性,是需要長期投入的研究領域,未來任重道遠。

    結語

    通往進步的路必然是滄桑的,但因其為后面的人造福,引無數人前往。

     

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