(26)IT運(yùn)維管理：ITIL先鋒論壇-中國(guó)AIOps現(xiàn)狀調(diào)查報(bào)告詳細(xì)分析（2022年）

《2022中國(guó)《2022中國(guó)AIOps現(xiàn)狀調(diào)查報(bào)告》權(quán)威解讀1調(diào)查背景介紹contents2調(diào)查樣本分布情況3AIOps能力建設(shè)基本情況4AIOps場(chǎng)景應(yīng)用情況5AIOps發(fā)展趨勢(shì)與挑戰(zhàn)AICTAICT調(diào)查背景介紹01調(diào)查背景?近年來(lái)需求驅(qū)動(dòng)需求驅(qū)動(dòng)政策助力政策助力標(biāo)準(zhǔn)引領(lǐng)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)：《云計(jì)算智能化運(yùn)維(AIOps)能力成熟度模型第2部分：系統(tǒng)和工具技術(shù)要求》標(biāo)準(zhǔn)引領(lǐng)智能運(yùn)維國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)：Y.ccabom-reqts-CloudComputing-RequirementsforAIAICTAICT調(diào)查樣本分布情況02調(diào)查樣本分布情況本次調(diào)查報(bào)告采用在線問(wèn)卷調(diào)查方式，共收集到有效問(wèn)卷1807份。參與調(diào)查企業(yè)人員規(guī)模參與調(diào)查人員職業(yè)分布參與調(diào)查企業(yè)行業(yè)分布參與調(diào)查企業(yè)人員規(guī)模參與調(diào)查人員職業(yè)分布參與調(diào)查企業(yè)行業(yè)分布梳理中國(guó)AIOps產(chǎn)業(yè)發(fā)展脈絡(luò)，幫助企業(yè)了解智能運(yùn)維發(fā)展現(xiàn)狀，促進(jìn)智能運(yùn)維領(lǐng)域技術(shù)與應(yīng)用的有效落地AICTAICTAIOps能力建設(shè)基本情況03AIOps能力建設(shè)基本情況多數(shù)企業(yè)近年來(lái)在運(yùn)維方面的資金投入仍處于增長(zhǎng)階段。?近4成企業(yè)運(yùn)維方面年平均投資規(guī)模超5000萬(wàn)元，投資規(guī)模在5000萬(wàn)元-1億元的企業(yè)占比11.24%，1億元-5億元的企業(yè)占比13.45%。超半數(shù)企業(yè)在實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化運(yùn)維、自動(dòng)化部署的基礎(chǔ)上進(jìn)一步增強(qiáng)監(jiān)控、運(yùn)維智能化能力。?根據(jù)本次調(diào)查顯示，61.21%的企業(yè)選擇優(yōu)先關(guān)注和投資DevOps自動(dòng)化部署，52%的企業(yè)選擇優(yōu)先關(guān)注和投資升級(jí)監(jiān)控和AIOps。以結(jié)果為導(dǎo)向的IT運(yùn)維KPI?根據(jù)本次調(diào)查顯示，60.04%的企業(yè)最關(guān)注“可用性、正常運(yùn)行時(shí)間和性能”指標(biāo)。用戶滿意度也獲得了44.66%03AIOps能力建設(shè)基本情況?內(nèi)外雙修，智能運(yùn)維系統(tǒng)/工具/平臺(tái)既可用于增強(qiáng)企?內(nèi)外雙修，智能運(yùn)維系統(tǒng)/工具/平臺(tái)既可用于增強(qiáng)企企業(yè)智能運(yùn)維能力建設(shè)情況智能運(yùn)維系統(tǒng)/工具/平臺(tái)提供服務(wù)類(lèi)型03AIOps能力建設(shè)基本情況 AICT?當(dāng)前企業(yè)的智能運(yùn)維系統(tǒng)/工具更多集中于對(duì)系統(tǒng)（服務(wù)器、操作系統(tǒng)）監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)和業(yè)務(wù)/應(yīng)用監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的處?多數(shù)企業(yè)仍處于智能運(yùn)維場(chǎng)景的探索和實(shí)踐階段：開(kāi)始關(guān)注和梳理運(yùn)維數(shù)據(jù)AICT?當(dāng)前企業(yè)的智能運(yùn)維系統(tǒng)/工具更多集中于對(duì)系統(tǒng)（服務(wù)器、操作系統(tǒng)）監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)和業(yè)務(wù)/應(yīng)用監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的處AICTAICTCAIC03AIOps能力建設(shè)基本情況 AICTAICT?大部分企業(yè)已經(jīng)在數(shù)據(jù)分析和算法模型分析方面已經(jīng)企業(yè)當(dāng)前運(yùn)維工作中數(shù)據(jù)分析與算法模型應(yīng)用?多數(shù)企業(yè)采用第三方提供的智能計(jì)算引擎為AIOps系統(tǒng)AICTAICTAIOps場(chǎng)景應(yīng)用情況04AIOps場(chǎng)景應(yīng)用情況AIOps仍處于初期發(fā)展階段?從整體來(lái)看，30.27%的企業(yè)自評(píng)目前處于輔助智能化運(yùn)維階段，智能運(yùn)維在質(zhì)量、成本、效率、安全四大運(yùn)維領(lǐng)域均已開(kāi)展部署和應(yīng)用，其中質(zhì)量領(lǐng)域最為關(guān)注。?調(diào)查顯示，54.79%的企業(yè)當(dāng)前著重關(guān)注智能運(yùn)維的質(zhì)量領(lǐng)域(包括異常檢測(cè)、告警收斂、根因分析、故障處置等)能力建設(shè)，其次45.77%的企業(yè)關(guān)注效率領(lǐng)域，45.49%的企業(yè)關(guān)注成本領(lǐng)域，大部分企業(yè)在數(shù)據(jù)分析和算法模型分析方面已經(jīng)逐步開(kāi)始場(chǎng)景探索。并且已有15.61%和11.07%的受訪者所在企業(yè)將數(shù)據(jù)分析方法和算法模型應(yīng)用與大部分業(yè)務(wù)場(chǎng)景。04AIOps場(chǎng)景應(yīng)用情況AIOps能力成熟度模型智能化程度逐級(jí)遞增04AIOps場(chǎng)景應(yīng)用情況企業(yè)AIOps發(fā)展階段?不同AIOps能力成熟度階段的企業(yè)關(guān)注領(lǐng)域各不相?AIOps?不同AIOps能力成熟度階段的企業(yè)關(guān)注領(lǐng)域各不相TT.74%TT.74%04AIOps場(chǎng)景應(yīng)用情況?智能運(yùn)維在質(zhì)量、成本、效率、安全四大運(yùn)維領(lǐng)域均AICTT AICTT 04AIOps場(chǎng)景應(yīng)用情況僅有7.86%的受訪者所在企業(yè)恢復(fù)時(shí)間AICTAICTAIOps發(fā)展趨勢(shì)與挑戰(zhàn)05AIOps發(fā)展趨勢(shì)與挑戰(zhàn)多數(shù)企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)層已經(jīng)對(duì)智能運(yùn)維能力建設(shè)加以重視并付諸行動(dòng)，但在智能運(yùn)維的建設(shè)過(guò)程中仍有諸多困難與挑戰(zhàn)。?根據(jù)調(diào)查統(tǒng)計(jì)，目前遇到的困難和挑戰(zhàn)主要在不同運(yùn)維場(chǎng)景中的實(shí)踐探索中產(chǎn)生的，比如“能力定制化，難以跨業(yè)務(wù)應(yīng)用或泛化成本高”（35.81%“場(chǎng)景有限，大量運(yùn)維場(chǎng)景沒(méi)有成熟的方案”（需求驅(qū)動(dòng)能力升級(jí)，除普遍關(guān)注的質(zhì)量場(chǎng)景，安全場(chǎng)景成為更多企業(yè)未來(lái)關(guān)注和提升的方向。?根據(jù)本次調(diào)查結(jié)果，質(zhì)量場(chǎng)景仍然是主要提升方向。36.75%的企業(yè)在未來(lái)將提升故障的根因定位效率，32.82%的企業(yè)將會(huì)提升故障修復(fù)速度，31.82%的企業(yè)將完善故障預(yù)測(cè)能力以及23.52%的企業(yè)將會(huì)建立故障處理流程規(guī)范。安全場(chǎng)景得到更多的關(guān)注，未來(lái)趨勢(shì)：加強(qiáng)人員與技術(shù)方面投入，持續(xù)探索智能運(yùn)維場(chǎng)景，持續(xù)優(yōu)化現(xiàn)有場(chǎng)景能力，提升穩(wěn)定性，易用性。?47.76%的企業(yè)將在目前已有的智能運(yùn)維場(chǎng)景中繼續(xù)優(yōu)化改進(jìn)，提升效果。44.71%的企業(yè)將在易用性、可用性、穩(wěn)定性等方面持續(xù)改進(jìn)。05AIOps發(fā)展趨勢(shì)與挑戰(zhàn)?企業(yè)不斷優(yōu)化現(xiàn)有場(chǎng)景能力，提升穩(wěn)定性、易用性，持續(xù)探索智能運(yùn)維新場(chǎng)景并加強(qiáng)人員與技術(shù)?企業(yè)不斷優(yōu)化現(xiàn)有場(chǎng)景能力，提升穩(wěn)定性、易用性，持續(xù)探索智能運(yùn)維新場(chǎng)景并加強(qiáng)人員與技術(shù)?需求驅(qū)動(dòng)能力升級(jí)，除普遍關(guān)注的質(zhì)量場(chǎng)景，運(yùn)維下的安全場(chǎng)景成為更多企業(yè)未來(lái)AIOps實(shí)踐案例銀行證券篇運(yùn)營(yíng)商篇銀行證券篇中國(guó)工商銀行軟件開(kāi)發(fā)中心中國(guó)工商銀行數(shù)據(jù)中心中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行建信金融科技有限責(zé)任公司浦發(fā)銀行華泰證券光大證券安信證券工行AIOps智能運(yùn)維中國(guó)工商銀行軟件開(kāi)發(fā)中心中國(guó)工商銀行數(shù)據(jù)中心中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行建信金融科技有限責(zé)任公司浦發(fā)銀行華泰證券光大證券安信證券工行AIOps智能運(yùn)維體系建設(shè)實(shí)踐工行數(shù)據(jù)中心智能運(yùn)維技術(shù)應(yīng)用實(shí)踐AIOps智能根因定位AIOps在銀行業(yè)運(yùn)維操作風(fēng)險(xiǎn)控制領(lǐng)域的實(shí)踐打造智能運(yùn)維利器，助力運(yùn)維數(shù)字化轉(zhuǎn)型“數(shù)字華泰”的智能運(yùn)維(AIOps)建設(shè)智能運(yùn)維平臺(tái)建設(shè)實(shí)踐智能運(yùn)維分析系統(tǒng)，助力業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)高效平穩(wěn)發(fā)展新模式服務(wù)提供商篇新炬網(wǎng)絡(luò)基于AIOPS的智能運(yùn)維數(shù)字員工總結(jié)：AIOps現(xiàn)狀調(diào)查報(bào)告-關(guān)鍵詞智能運(yùn)維工具/平臺(tái)可采用數(shù)據(jù)采集或數(shù)據(jù)接入的數(shù)據(jù)獲3種方式團(tuán)隊(duì)采用自研、共研、采購(gòu)的方式搭建智能運(yùn)維平臺(tái)/工具泛化成本高、建設(shè)周期長(zhǎng)、效果難維持、價(jià)值難度AICTAICT《智能化運(yùn)維(AIOps)能力成熟度模型》評(píng)估介紹目前，基于《云計(jì)算智能化運(yùn)維(AIOps)能力成熟度模型第1部分：通用能力要求》開(kāi)展的智能運(yùn)維（AI目前，基于《云計(jì)算智能化運(yùn)維(AIOps)能力成熟度模型第1部分：通用能力要求》開(kāi)展的智能運(yùn)維（AIOps）通用能力成熟度評(píng)估已全面開(kāi)放。其中智能計(jì)算引擎、數(shù)據(jù)管理、配置管理為必評(píng)項(xiàng)。企業(yè)可根據(jù)自身情況任選應(yīng)用場(chǎng)景中的一項(xiàng)或多項(xiàng)進(jìn)行參與。資源優(yōu)化智能變更威脅感知異常檢測(cè)歷史故障分析成本評(píng)估智能客服安全監(jiān)測(cè)告警收斂日志定位容量預(yù)測(cè)輿情分析威脅狩獵根因分析知識(shí)庫(kù)管理響應(yīng)處置故障止損故障修復(fù)故障預(yù)測(cè)智能算法與模型數(shù)據(jù)服務(wù)數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)傳輸數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)治理智能計(jì)算引擎、數(shù)據(jù)管理、配置管理為必評(píng)項(xiàng)。智能化運(yùn)維(AIOps)能力成熟度模型第2部分：系統(tǒng)和工具技術(shù)要求目前，基于《云計(jì)算智能化運(yùn)維(AIOps)能力成熟度模型第2部分：系統(tǒng)和工具技術(shù)要求》智能運(yùn)維（AIOps）系統(tǒng)和工具技術(shù)要求評(píng)估已開(kāi)放8個(gè)模塊：異常檢測(cè)、故障預(yù)測(cè)、告警收斂、根因分析、故障自愈、故障預(yù)防、容量預(yù)測(cè)、知識(shí)庫(kù)構(gòu)建。企業(yè)可根據(jù)自身情況任選一項(xiàng)或多項(xiàng)進(jìn)行參與。GG評(píng)估報(bào)告與證書(shū)模板示例AIOps系統(tǒng)和工具技術(shù)要求評(píng)估結(jié)果AICTAICT中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)浙江有限公司中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)廣東有限公司中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)浙江有限公司中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)廣東有限公司華泰證券股份有限公司T亞信T亞信科技（中國(guó)）有限公司北京西駿數(shù)據(jù)科技股份有限公司中移動(dòng)信息技術(shù)有限公司北京西駿數(shù)據(jù)科技股份有限公司中移動(dòng)信息技術(shù)有限公司（廣州中心）AICTAICT北京博睿宏遠(yuǎn)數(shù)據(jù)科技股份有限公司上海擎創(chuàng)信息技術(shù)有限公司上海擎創(chuàng)信息技術(shù)有限公司r浪潮云信息技術(shù)股份公司技有限公司評(píng)估價(jià)值：引領(lǐng)AIOps能力建設(shè)，成為國(guó)內(nèi)智能運(yùn)維領(lǐng)域工具/平臺(tái)標(biāo)桿價(jià)值與收益：以搭建AIOps系統(tǒng)和工具平臺(tái)入手，明確企業(yè)內(nèi)部各項(xiàng)目的AIOps能力現(xiàn)狀，對(duì)比同行業(yè)及所有行業(yè)的AIOps優(yōu)秀實(shí)踐，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，查漏補(bǔ)缺，已開(kāi)展AIOps能力/系統(tǒng)工具平臺(tái)建設(shè)（有一定經(jīng)驗(yàn)）AICTAICT后續(xù)工作及活動(dòng)T標(biāo)準(zhǔn)編制工作TTT為了讓企業(yè)可以清楚識(shí)別并基于符合標(biāo)準(zhǔn)的可觀測(cè)性能力要求逐步建立與完善智能運(yùn)維的可觀測(cè)性能力，有效整合系統(tǒng)數(shù)據(jù)、監(jiān)控等多方資源，厘清數(shù)據(jù)間的關(guān)系流向，建立業(yè)務(wù)與基礎(chǔ)設(shè)施的鏈接通路，將數(shù)據(jù)與算力關(guān)聯(lián)融合形成具有可觀測(cè)