aiops 自动化运维_运维工程师一月多少钱

什么是AIOps？怎么促进业务提升？

智能运维即是AIOps，根据Gartner最新解释，指整合大数据和机器学习能力，通过松耦合、可扩展方式去提取和分析数据量(volume)、种类(variety)和速度(velocity)这三个维度不断增长的IT数据，进而为IT运维管理产品提供支撑。

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运维发展至今，Ops已经从手工运维、流程化标准化运维、平台化自动化运维，来到了DevOps。近几年，Ops已经和大数据、AI融合，延伸出DataOps、AIOps。这是历史必然，也将为企业IT运维带来极高的效率，对于企业而言。AIOps意味着效率更高、成本更低、解决时间更短。

对比于传统运维工具，AIOps的优势非常明显：传统运维工具的指标采集维度过于单一，在判断故障时，会通过非常多的运维指标进行排查，这样会造成时间的浪费，对于传统运维数据更多的是依靠专家经验判断；

而AIOps可以通过底层的大数据平台进行分析，通过AI技术的充分学习判断，对告警进行直接的溯源、降噪，时间对运维人员展示故障的根本原因及定位，大大提高了工作效率和处理故障的时间。

AIOps也就是基于算法的IT运维，是由Gartner定义的新类别，源自业界之前所说的ITOA。在过去的几年间，一些新技术不断涌出，利用数据科学和机器学习来推进日益复杂的企业数据化进程，AIOps因此应运而生。AIOps的解决方案专注于解决问题，而且是通过使用基于算法的技术来高度模仿人类。比如线阵营听云，就是国内就有AIOps能力的厂商，业务覆盖、金融、、互联网、能源电力等等行业，合作了多家知名企业，如淘宝网、京东、融360、银客网等等。

AIOps对比传统运维工具的优势？

基于机器学习的智能运维已经逐渐成为运维行业的主要趋势。随着智能时代的到来，无论AIOps厂商或是各行各业的头部企业都在逐渐发力，通过大数据和机器学习项目结合起来，并将它们扩展到服务台和自动化。对比于传统运维工具，AIOps的优势非常明显，传统运维工具过于单一，判断故障时会通过非常多的运维指标进行排查，费时费力。而AIOps可以通过底层的大数据平台进行分析，通过AI技术的充分学习进行判断，时间解决问题，提升了故障处理时间。比如：AIOps厂商的领先企业听云，就传统运维做出了很多改变和更新，可以更有效地帮助企业解决运维问题。

传统运维依赖于人的经验+手工作，经验靠口口相传，不具备可性，而且手工作的效率存在上限瓶颈；

自动化运维通过脚本、命令、定时任务、执行等让一部分工作由机器完成，减轻了人的作成本，可以理解为人的经验的沉淀；

智能运维AIOps通过大数据、算法和业务场景的结合，将人面对的问题从“已知的已知”转向“已知的未知”和“未知的未知”，极大拓展了业务的边界，提升了运维效率；

从上述对比来看，自动化运维并非是实现智能运维的前提条件，它只是后者中间一个关键的步骤。

为什么公司需要AIOps？

现在的IT环境已经无比复杂，而且千变万化，这就需要我们花费大量的时间和资源去、去诊断问题、解决问题，很多公司都处于被动的地位，但如果他们使用了AIOps，就可以利用先进的算法去帮助企业解决问题，而不是重复地需要人工解决相同的问题，原先人工需要几个小时，现在自动化也许只要几秒钟，这也就是AIOps的重要性了。听云公司是国内现行从事应用性能管理（APM）和用户体验优化的第三方加测服务提供商。经过13年技术深耕和市场培育，听云已成为应用性能管理（APM）行业领军企业，并多次作为区企业，入选全球权威研究机构Gartner APM 魔力象限。行业中的领先者，国内AIOps厂商，服务过了企业已经8000多家，也就证实了听云的实力。

如何看待AIOps的发展

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，供应商正在向上层业务移动，AIOps平台的供应商则正在进入领域，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. 企业的IT堆栈。随着政策的推进，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。

什么是 AIOps？

AIOps（即 人工智能 IT 运营 ）是应用 人工智能 (AI) 来改进 IT 运营的方法。 具体而言，AIOps 使用大数据、分析和机器学习功能来执行以下作：

通过将多个单独的手动 IT 运营工具替换为单一的智能自动化 IT 运营平台，AIOps 使 IT 运营团队能够更快地作出响应，甚至主动处理慢速和中断，从而大幅减少工作量。

参考： AIOps

AIOps未来趋势是怎么样的？

大型IT运营系统中通常存在海量的数据，但随着用户的增加和业务的扩展，以及新的技术的采用，必然是会给IT带来巨大的挑战。人工智能技术在过去20年中间歇性地影响了ITOM的发展，而AIOps平台只是这种影响的最新示例。AIOps已经得到了行业的共识，近几年不少大的IT企业已经在这条路上做了不少探索，他们有海量的数据和切合实际的场景需求，比较容易让AIOps落地，而且每年都保持高速增长，有越来越多的企业都在拥抱AIOps，未来前景一片大好。国内目前比较好的AIOps厂商也有很多，听云就是其中之一，而且有四次入选Gartner APM魔力象限的，且均为入选的企业，足以证明了公司实力。