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由人工智能（机器学习）、互联网领域知识、工程的交叉而形成的智能运维（AIOps）行业，已经形成了一片新蓝海。在这个赛道上，已经形成了“风口效应”，国内外厂商纷纷进入智能运维市场，极大推动了行业的发展。 相关机构分析，预计未来四年内，中国AIOps市场将继续保持稳定的增长，市场规模在2023年达到3236.4亿元，2020-2023年有望保持11.7%的年复合增长率。 可以预见，未来会出现已经具备能力的上市公司，能够有效地应对智能运维迅速增长的市场。 智能运维已成“新蓝海” 随着企业数字化转型的不断深入，利用AI技术改善运维和IT服务水平成为当前运维管理的主要关注方向。 何谓智能运维？其发展策略是通过大数据和人工智能技术对传统的IT运维管理进行赋能，主要体现在以下几个方面： ●结合现有监控手段，增强数据分析，进一步提高监控的能力； ●通过资源的有效配置节省运维成本； ●通过多数据源分析增强排查问题的能力，有效缩短故障恢复时间； ●通过预警并结合自动化工具，有效提高运维效率甚至自愈能力。 当前AIOps的发展出现了下述趋势： 首先，AIOps将为安全工作增添助力，多年以来，AIOps一直展现出增强网络安全的潜力。 DevOps专业人士将广泛接纳AIOps，帮助他们通过高级工具监控复杂环境，并据此生成原始、细化且广泛的可观察性数据，包括日志、指标与跟踪等等。通过将AI与机器学习(ML)算法应用于可观察及监控数据，AIOps将成为DevOps工具链中的一部分，专注于监控并管理测试、性能与安全性等议题。 其次，自动化能力将得到扩展，AIOps在技术本体与企业应用层面有望迎来四项具体自动化升级，主要包括： 一、AIOps自动化的“典型”类别，即大量摄取日志，而后使用ML算法进行分析以检测与基准不符的异常情况； 二、机器人流程自动化，无需人为干预即可触发修复程序； 三、分析与关联拓扑数据，借此查看系统内的连接方式，而后使用此信息发现引发问题的根本原因； 四、自动化，帮助最终用户通过智能虚拟代理(例如自动化服务台)直观解决问题，显著提升客户支持的精度与实用度。 可见，集体智能的应用在不断深化，AIOps供应商汇总来自客户的全部监控数据，借此整理出能够与其他各方共享的总体趋势。 传统IT架构运维向云化架构运维需求转型，随着数字经济的发展重点由数字产业化向产业数字化转移，全国各地大规模的云计算数据中心带来服务器等硬件设备的总量提升，企业IT从传统架构向云化架构演进。异构的IT环境和分布式数据中心生态让IT基础架构变得越来越复杂，云计算架构下运维管理更加强调对IT基础架构的全局管理、统一监控。 可以把运维分为4个阶段，如下图所示： 目前，信息技术比较落后的行业处于第一代，大多数IT运维处于第二代，前两代为传统运维阶段，为当前最常见的状态。从第三代开始进入到智能运维，也即引入人工智能，这个算智能运维的初级阶段，绝大多数的智能运维处于这个阶段，第四个阶段是全新的智能运维时代，与第三代最直接的区别是真正实现闭环的运维智能化，而不仅仅是实现监控的智能化分析。第四代会有一个长期持续演进的过程，当前落地很少，而处于探索和实验的阶段。 市场体量不断扩大 运维包括传统的运维能力部分以及新增的AI能力部分，新增部分并不是替代传统能力而是补充和提升，因此从市场角度来说，这既是一个是传统运维的大市场，也是AI部分的新增市场。 未来智能运维市场将保持两位数的增长。根据iresearch的调研分析，预计未来四年内，中国IT基础架构运维服务市场将继续保持稳定的增长，市场规模在2023年达到3236.4亿元，2020-2023年的年复合增长率为11.7%。 具体来说，电信运营商、大型商业银行等高端客户的核心系统升级换代不仅会创造新的 IT 基础架构建设需求，也将为下游的运维服务行业带来增量市场，同时市场格局将进一步向国内厂商倾斜，第三方运维服务商的市场份额相应提升。 日益分散、异构且高度动态化的现代IT环境不仅没有降低监控与管理的难度，反而随着云计算、容器与微服务技术的普及给各类组织带来更严苛的运营挑战。面对这一现实难题，IT领导者正转向AIOps，将人工智能应用于IT运营，希望借此破解IT复杂度提升与传统监控工具不足的窘境。也正是这样的变化，推升了AIOps的市场容量。根据MarketsandMarkets Research的估计，目前全球IT从业者正大量采购AIOps工具。到2023年，全球AIOps市场将从2018年的25.5亿美元增长至110.2亿美元，年均复合增长率达34%。而根据《数字企业杂志》(DEJ)2020年5月发布的一项研究，自2018年以来，已经或有意部署AIOps的组织数量增长了83%。AIOps日益增长的趋势，代表着未来市场积极的发展信号。 （责任编辑：晨鸿） |
