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什么是AIOps智能运维,最接地气的解释是这样的(2)

2019年04月19日 11:13来源:未知手机版

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目前,国内顶级互联网及ICT企业,如阿里、腾讯、华为、百度等,都成立专门的部门对AIOps体系开展深入研究并逐步落地,甚至达到某种程度上的NoOps。但对于数字化转型中的国内大中型企业来说,互联网模式的AIOps平台无法满足双态IT环境、混合云环境、IoT场景下复杂事务流程的统一管控和效率提升需求,开放度更高、工程化能力更强、应用场景更聚焦的专业AIOps平台解决方案才是企业客户的首选。

AIOps智能运维平台选型的必备能力

现阶段,数字化转型的IT挑战在于一方面要控制IT成本,另一方面又要提供支持更高复杂度的运维管理能力。传统ITOM产品在处理海量、多种类和高速数据时常常会遇到极大的压力。更重要的是,这些监控工具无法提供横向业务追踪和根因定位所需的多系统数据。

数字化业务要求IT运维提供更快的响应速度和更高的处理效率,因此AIOps智能运维平台需要提供如下能力:

提供独立、开放的历史/实时数据采集、算法分析平台,整合IT数据和业务指标数据;

提供告警消噪(包括告警抑制、告警收敛等),消除误报或冗余事件;

提供跨系统追踪和关联分析,有效进行故障的根因分析;

设定动态基线捕获超出静态阈值的异常,实现单/多指标异常检测;

根据机器学习结果,预测未来事件,防止潜在的故障;

直接或通过集成启动解决问题的动作;

AIOps平台主要通过整合分析IT基础设施、APM、NPM、日志、数字化体验监测数据,来提升IT运维流程的效率,而AIOps平台能力的ROI多是基于平均故障接手时间(MTTA)和平均故障修复(MTTR)时间这两个指标的降低进行评估的。

主流AIOps平台推荐

AIOps的发展获得了业界的一致看好,Gartner同样给出大胆预测:未来2到5年内AIOps将扩展到IT服务管理和自动化运维领域,到了2022年,部署AIOps平台的大型企业数量将从如今的不足5%,迅速提升到40%左右。

目前,AIOps市场可以说是雾里看花,很多厂商都宣称拥有自己的AIOps产品。下面,我们遴选了五家国内外已经实现智能运维工程化的解决方案商,从他们的平台能力和应用场景等维度进行横向对比,希望对企业AIOps选型提供帮助。

注:以上部分数据来自Moogsoft《Is 2018 the Year of AIOps?》

IBM、BMC等ITOM企业,在传统IT架构的理解和人员规模等方面拥有强大的实力,而新兴的软件服务企业如Moogsoft、Splunk、Cloudwise等公司虽然规模不大,但是专注于AIOps相关领域的研发,实力同样不容小觑。BMC和IBM的AIOps解决方案主要满足传统IT场景下的IT资源管理、IT服务管理、IT 自动化等需求,针对的用户群体也是以L1/L2级运维工程师为主,这也是此类企业和诸多由ITOM/ITSM转型AIOps的服务商多年来积累的优势。而Cloudwise、Moogsoft和Splunk自诞生之时恰逢互联网经济大潮的兴起,其产品和解决方案更适合数字化和混合IT场景和现代企业的需求。

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