從DevOps到DataOps、AIOps，隨著大資料、人工智慧的興起，Ops領域迎來了運維領域智慧化、資料化運作新的需求。Gartner調查資料顯示，預計截止2023年，40%的企業將使用AIOps來監控應用程式和基礎設施。此外，IDC預測AIOps的市場將從2018年的29億美元增長到2023年的45億美元。其實，不管是DevOps還是雲化，身處其中的運維、開發、企業都沒辦法逆轉。

AIOps的概念與潛力

AIOps即智慧運維，根據Gartner最新解釋，指整合大資料和機器學習能力，通過鬆耦合、可擴充套件方式去提取和分析資料量（volume）、種類（variety）和速度（velocity）這三個維度不斷增長的IT資料，進而為IT運維管理產品提供支撐。

運維發展至今，Ops已經從手工運維、流程化標準化運維、平臺化自動化運維，來到了DevOps。近幾年，Ops已經和大資料、AI融合，延伸出DataOps、AIOps。這是歷史必然，也將為企業IT運維帶來極高的效率，對於企業而言。AIOps意味著效率更高、成本更低、解決時間更短。

目前，先進的CRM和ERP系統通常都內建智慧管理系統，知名的雲平臺也利用了支援機器學習的監控和管理工具。但在一份關於AIOps的調查中，65%的IT企業表示，他們仍然依賴於某種檢測方法，這些檢測方法滿足不了IT環境的需求。而根據BigPanda調查，42%的IT企業在其IT環境中使用了10多種不同的監控工具。

在這裡以美國知名品牌Carhartt來闡述。其實，Carhartt針對不同的環境分別進行監控，為了解決複雜性，Carhartt選用AppDynamics監控應用程式效能，新增Turbonomic監視Carhartt基礎設施。該公司坦言，自從Carhart部署AppDynamics以來，黑色星期五和網路星期一的高峰期間沒有出現停機問題。並且有了AppDynamics後，利用率從70%提高到了92%，節省了25%的基礎設施成本。

據企業管理協會調查，81%使用AIOps的企業報告實現了投資回報，42%的受訪者認為AIOps的價值“顯著”超過了成本。憑藉其自身優勢，AIOps將更高的效率、更低的成本、更短的解決時間帶給企業IT運維。

AIOps的趨勢預測

另外，MarketsandMarketsResearch估計，全球IT從業者正在大量採購AIOps工具，預計到2023年全球AIOps市場將從2018年的25。5億美元增長至110。2億美元，年複合增長率達34%。AIOps呈現了不可比擬的增長優勢，與此同時，其發展的趨勢也值得我們探討。

第一，集體智慧不斷深化

集體智慧是AIOps值得關注的趨勢，由AIOps供應商彙總來自客戶的全部監控資料，整理出總體趨勢或基準、洞見。

第二，自動化得到拓展

自動化一直是AIOps的核心要素，雖然目前還沒有完全消除人為干預的需求，但預計2021年會有改善。未來AIOps在技術本體與企業營業層面有望迎來自動化升級，諸如AIOps自動化“典型”類別、機器人流程自動化、分析與關聯拓撲數量、幫助終端使用者直觀解決問題。

第三，接納AIOps

AIOps主要面向IT運營群體，其魅力逐漸擴充套件至DevOps，透過使用高階工具監控複雜環境，生成原始、細化且廣泛地可觀察性資料。

第四，競爭日益激烈

隨著AIOps市場發展，更多廠商接踵而至，過獨木橋式的競爭會讓很多AIOps廠商慘遭淘汰。

AIOps廠商盤點

Gartner調查顯示，AIOps的發展與日俱增。2018年，中國監控工具市場-IT基礎架構監控（ITIM），應用程式效能監控（APM），網路效能監控和診斷（NPMD），AIOps等達到3。37億美元。現在，它以每年約16%的速度增長。

AIOps被Gartner喻為傳統手工運維ITOM（ITOperationsManagement）和ITOA（ITOperationsAnalytics）之後新一代的運維模式，國內外擁有者大量的企業。Gartner《HypeCycleforICTinChina2020》的報告顯示，國內AIOps廠商包括阿里雲、亞信科技、百度、擎創科技、華為、騰訊藍鯨等，另外還有百度、美團等。國外則有甲骨文、DynatraceHolding、思科等，競爭非常激烈。

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