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艾瑞:借力数据智能,开启智能运维新时代

来源:艾瑞咨询 作者:周锦宇 2021/7/9 17:26:33

导语:在数字经济蓬勃发展大背景下,近年来我国企业的IT运维需求持续提升,智能运维作为该领域的前沿创新产品,具备优秀的应用价值和良好的发展前景。与此同时,部分智能运维产品开始与机器数据分析平台结合,从而使企业的IT运维服务更加精准、高效,也为国内智能运维市场带来新变局。

导语:在数字经济蓬勃发展大背景下,近年来我国企业的IT运维需求持续提升,智能运维作为该领域的前沿创新产品,具备优秀的应用价值和良好的发展前景。与此同时,部分智能运维产品开始与机器数据分析平台结合,从而使企业的IT运维服务更加精准、高效,也为国内智能运维市场带来新变局。

一、IT运维价值愈发凸显,企业运维能力有待提升

借力数据智能,开启智能运维新时代

近年来我国的数字经济规模持续增长,在宏观经济发展中的地位不断提升。IT运维服务于企业的信息系统的稳定性与可靠性,在数字经济持续深化的大背景下,其在企业IT架构中的基础性地位愈加凸显。同时,产业数字化的经营理念在各行业持续渗透,激励着越来越多的企业提升信息化建设的战略地位、增加数字化投入,这也将进一步突出IT运维对于企业管理和业务创新的重要意义。

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然而,根据信通院在2020年对我国企业的应用监控和连续性管理能力进行的调查,受访企业中只有不足20%的企业具备智能化监控和运维决策能力,超过70%的企业无法在10分钟内解决应用系统出现的故障,体现我国企业应用管理和运维能力还处在较低水平。

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我们认为这主要由两方面原因造成,一是企业执行IT运维工作的自动化程度较低,而依靠人工完成的检查、诊断工作不仅拉低了运维效率,也带来了二次差错的可能;二是企业在数字化环境的运营中虽然产生了诸多业务和运维数据,却未能利用分析工具挖掘其反映出的系统稳定性、安全性信息,从而赋能企业的IT运维乃至业务洞察。要改善这一状况,既要依靠企业全面提升信息化建设水平,提高IT数据的可用度、关联性、兼容性,也亟需一类能够充分发掘数据信息并实现自动化处理的IT运维工具的支持。

二、新一代运维产品——智能运维AIOps具备长期增长潜力

艾瑞估计,2020年中国ITOM+ITOA(IT运维管理和运营)市场规模为123亿元,随着疫情影响逐步消退以及市场需求的持续增长,2023年有望增至200亿元。市场规模的稳步增长来源于IT运维刚性、持续的需求,也将进一步受益于数字产业化以及产业数字化的协同互进。

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智能运维是基于数据和人工智能的新一代运维产品,在数字经济和互联网服务行业高速增长的环境下具备良好的发展前景,我们认为这一市场长期需求动能来自以下三个方面:

用户体验至关重要,激励企业提升服务质量:随着经济活动节奏的加快和市场供给同质化程度的提升,用户对服务质量的敏感度不断提高,提升用户体验对于塑造企业品牌形象、维持用户粘性至关重要,也间接影响着企业市场竞争力,这将激励企业不断提高IT运维水平。

IT架构复杂度持续提升,运维升级势在必行:在数字化转型大背景下,企业IT系统的复杂程度客观上不断增加,物联网、云原生、5G通信和新一代移动终端等前沿IT科技的产业化应用将会进一步对企业的IT运维能力提出了更高的要求,传统IT运维产品将无法满足新形势下企业对系统稳定和性能的需求,企业对更智能、便捷、高效的运维工具的需求逐步突显。

运维技术不断成熟,持续提升产品价值:数据应用和人工智能技术成熟度持续提升,广泛应用于IT运维领域,为IT运维提供了新的思路、工具以及充分赋能业务的战略高度。智能运维是基于数据分析、融入人工智能算法的新一代运维产品,利用数据智能不断提升运维效果和自动化水平,为企业带来服务质量和客户黏性提升等多方面价值。

我们也应该认识到,智能运维行业在国内的发展尚处于早期阶段,除产品打磨还有较大的提升空间之外,对DevOps开发运维一体化流程的适配、对行业业务逻辑的深入理解等因素都将影响智能运维的效率和价值,选择可靠的智能运维厂商将有助于企业缩短架构更新周期、减少业务升级摩擦,更高效地赋能IT与业务团队专注于企业价值创造。

三、背靠及其数据分析平台,智能运维进入新时代

机器数据分析平台能实现数据的全生命周期智能管理,适用于业务运营分析、安全事态分析、智能网联数据分析等场景,目前已经逐步走向成熟,在金融、汽车运营商、智能制造、互联网等行业已积累丰富的实践经验。而背靠机器数据分析平台的智能运维产品,更是“如虎添翼”,将数据采集、处理、分析、可视化与IT运维场景打通,进一步提升运维流程的深度、精确度、自动化程度。

七牛云近日推出的智能运维产品PISA(Pandora Intelligent Service Analysis)就是基于其机器数据分析平台Pandora构建的智能运维平台,背靠Pandora平台实时数据采集、智能数据处理、高效灵活分析、机器学习、可视化呈现和应用生态开放能力,借助Pandora的采集、解析与计算能力集成数据并构建用于度量IT健康的关键性指标(KPI),通过静态与动态阈值结合的识别模式融合智能的机器学习算法快速实现故障识别和根因分析,为企业提供基于业务视角的精确、高效的运维服务。

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在企业业务数字化、经营数字化、管理数字化的背景下,背靠机器数据分析平台的智能运维产品具备多方面核心优势:

业务视角:机器数据分析平台具备强大的数据整合能力,结合行业应用中积累的业务经验,使得智能运维产品能够植根于企业的业务目标、设置更有效和准确的运维指标,高效反映企业的业务全貌。

精准定位:基于机器数据分析平台的分析能力和可视化能力,智能运维平台能够清晰地呈现出现故障的服务模块以及服务之间的依赖关系,缩短服务故障的窗口期,赋能企业更有效地应对IT架构复杂度不断提升过程中的运维问题。

智能预警:融合机器数据分析平台的机器学习算法与多维数据自动寻找潜在的系统异常,提前进行故障预警,帮助企业在业务系统维护工作中未雨绸缪、防微杜渐。

创新赋能:智能运维与机器数据分析平台构成多板块和功能协同,通过高效、精准运维提升服务质量、降低IT成本,让运维从成本中心变成企业的利润中心与创新中心,让运维从被动寻找问题变为主动发现问题,更好地支持企业的战略创新与业务发展。

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经过多年市场教育和技术探索,智能运维概念已获得国内市场初步认可,然而目前市场集中度较低,服务供应商尚未形成显著梯队效应。厂商如能依托其数据智能、云服务、传统运维方面的优势进军这一充满发展潜力和增长空间的行业,或将重塑我国智能运维行业市场格局,其未来发展值得期待。

(本文为艾瑞网独家原创稿件 转载请注明出处)
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