IT運(yùn)維管理：ITIL先鋒論壇-中國IT智能運(yùn)維行業(yè)市場權(quán)威分析概覽 - 上傳

中國IT智能運(yùn)維行業(yè)概覽WWW.ICdOIeO.COITI卜運(yùn)用業(yè)界智能運(yùn)維、云計(jì)算、人工智能報告主要作者：黃旖晴2021/09報告提供的任何內(nèi)容(包括但不限于數(shù)據(jù)、文字、圖表、圖像等)均系頭豹研究院獨(dú)有的高度機(jī)密性文件(在報告中另行標(biāo)明出處者除外)。未經(jīng)頭豹研究院事先書面許可，任何人不得以任何方式擅自復(fù)制、再造、傳播、出版、引用、改編、匯編本報告內(nèi)容，若有違反上述約定的行為發(fā)生，頭豹研究院保留采取法律措施，追究相關(guān)人員責(zé)任的權(quán)利。頭豹研究院開展的所有商業(yè)活動均使用“頭豹研究院”或“頭豹”的商號、商標(biāo)，頭豹研究院無任何前述名稱之外的其他分支機(jī)報告主要作者：黃旖晴2021/09頭豹研究院簡介◆頭豹是國內(nèi)領(lǐng)先的原創(chuàng)行企研究內(nèi)容平臺和新型企業(yè)服務(wù)提供商。圍繞“協(xié)助企業(yè)加速資本價值的挖掘、提升、傳播”這一核心目標(biāo)，頭豹打造了一系列產(chǎn)品及解決方案，包括：數(shù)據(jù)庫服務(wù)、行企研報服務(wù)、微估值及微盡調(diào)自動化產(chǎn)品、財(cái)務(wù)顧問服務(wù)、PR及R服務(wù)，以及其他企業(yè)增長咨詢服務(wù)等◆頭豹致力于以優(yōu)質(zhì)商業(yè)資源共享為基礎(chǔ)，利用大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈和人工智能等技術(shù)，圍繞產(chǎn)業(yè)焦點(diǎn)、熱點(diǎn)問題，基于豐富案例和海量數(shù)據(jù)。通過開放合作的研究平臺，匯集各界智慧，推動產(chǎn)業(yè)健康、有序、可持續(xù)發(fā)展目100萬+行研數(shù)據(jù)元素2萬+終端100萬+行研數(shù)據(jù)元素2萬+終端公司目標(biāo)客戶群體投行覆蓋率達(dá)80%資深分析師和研究員合作專家細(xì)分行業(yè)深入研究原創(chuàng)內(nèi)容四大核心服務(wù)企業(yè)服務(wù)為企業(yè)提供定制化報告服務(wù)、管理咨詢、戰(zhàn)略調(diào)整等服務(wù)云研究院服務(wù)提供行業(yè)分析師外派駐場服務(wù)，平臺數(shù)據(jù)庫、報告庫及內(nèi)部研究團(tuán)隊(duì)提供技術(shù)支持服務(wù)行業(yè)排名、展會宣傳行業(yè)峰會策劃、獎項(xiàng)評選、行業(yè)白皮書等服務(wù)園區(qū)規(guī)劃、產(chǎn)業(yè)規(guī)劃地方產(chǎn)業(yè)規(guī)劃，園區(qū)企業(yè)孵化服務(wù)2◎20212◎2021LeadLeo研報閱讀渠道詳情咨詢詳情咨詢1、頭豹科技創(chuàng)新網(wǎng):PC端閱讀全行業(yè)、干本研報上海南京深圳表說表說專家說數(shù)說33我國AIOps行業(yè)處于起步初期，隨著國家政策加持、5G、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的高速發(fā)展，AlOps行業(yè)有望引來大發(fā)展主，智能運(yùn)維僅應(yīng)用于單一場景。目前傳統(tǒng)運(yùn)維存在諸多問題，IT系統(tǒng)復(fù)雜度增加，運(yùn)維人力成本提升較快。隨著人工智能技術(shù)的日漸精進(jìn)，數(shù)字化平臺自動式運(yùn)維將運(yùn)維數(shù)據(jù)可視化，AlOps應(yīng)用前景廣闊中國IT運(yùn)維管理市場長期被國際運(yùn)維服務(wù)商占據(jù)市場領(lǐng)先ce金融終端產(chǎn)化趨勢下，國內(nèi)IT運(yùn)維管理行業(yè)迅速崛起。當(dāng)前中國IT運(yùn)維管理廠商adle大體可分為原廠運(yùn)維服務(wù)商、第三方運(yùn)維服務(wù)商和ITOM/ITOA廠商。中合型”服務(wù)商是系統(tǒng)集成商突破行業(yè)競爭白熱化的關(guān)鍵破局之道。中國ITOM/ITOA市場中產(chǎn)品型廠商在業(yè)務(wù)布局中各有側(cè)重，國內(nèi)廠商在NPM領(lǐng)域和應(yīng)用性能領(lǐng)域占據(jù)領(lǐng)先地位。云計(jì)算和人工智能技術(shù)的更新迭代和市場規(guī)模的不斷擴(kuò)大將驅(qū)動智能運(yùn)維邁向更高階段·我國云計(jì)算經(jīng)過多年的產(chǎn)業(yè)培育期，目前產(chǎn)業(yè)鏈和商業(yè)模式已發(fā)展成熟，獲得廣泛應(yīng)用。人工智能算法融合機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，使大量依賴人腦決策以及收購操作的傳統(tǒng)IT運(yùn)維模式轉(zhuǎn)型為AlOps。云計(jì)算和人工智能技術(shù)的發(fā)展將使得AlOps應(yīng)用場景將更加多樣化和精細(xì)化，落地更加精細(xì)化。能和云計(jì)算高速發(fā)展趨勢下，析技術(shù)和AI算法，自動從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并總結(jié)目錄◆中國IT智能運(yùn)維行業(yè)綜述◆中國IT智能運(yùn)維行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈分析16·產(chǎn)業(yè)鏈上游17 ◆中國IT運(yùn)維行業(yè)環(huán)境分析 ◆中國IT智能運(yùn)維行業(yè)發(fā)展趨勢 ◆中國IT智能運(yùn)維行業(yè)細(xì)分賽道企業(yè)介紹 ◆法律聲明目錄目錄◆Terms ◆OverviewofChinaITIntelligenceOperationsIndustry DevelopmentHistory ·DefinitionandClassificationofITIntelligenceOperations ·DefinitionandClassificationofSaaS ·MarketScaleofChinaITIntelligenceOperationsIndustry ·ApplicationsofChinaITIntelligenceOperationsIndustry ◆IndustryChainAnalysisofChinaITIntelligenceOperationsIndustry ·OverviewofIndustryChain ·UpstreamofIndustryChain DownstreamofIndustryChain ·Mid-streamofIndustryChainDownstreamofIndustryChain ◆CompetitiveLandscapeofChinaITIntelligenceOperationsIndustry21·AnalysisofMarketParticipantsEvolution ◆IndustryEnvironmentofChinaITIntelligenceOperations ·AnalysisofIndustryPolicy ·DrivingFactorsofIndustry ◆DevelopmentTendencyofChinaITIntelligenceOperationsIndustry ◆CompanyProfile◆Methodology34◆LegalStatement◆SaaS:軟件服務(wù)化SoftwareasaService,是運(yùn)營SaaS軟件的平臺。SaaS提供商為企業(yè)搭建信息化所需要的所有網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施及軟件、硬件運(yùn)作平臺，并負(fù)責(zé)所有前期的實(shí)施、后期的維護(hù)等一系列服務(wù)◆ITIL:信息技術(shù)基礎(chǔ)架構(gòu)庫。全球公認(rèn)的一系列信息技術(shù)(IT)服務(wù)管理的最佳實(shí)踐。由英國中央計(jì)算機(jī)與電信局(簡稱CCTA)—手創(chuàng)建，旨在滿足將信息技術(shù)應(yīng)用于商業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展需求◆DevOps:一組過程、方法與系統(tǒng)的統(tǒng)稱，用于促進(jìn)開發(fā)(應(yīng)用程序/軟件工程)、技術(shù)運(yùn)營和質(zhì)量保障(QA)部門之間的溝通、協(xié)作與整合?！鬒TOM:指采用專業(yè)的信息技術(shù)和方法，對軟硬件環(huán)境、網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用系統(tǒng)及運(yùn)維服務(wù)流程等進(jìn)行綜合管理，目的是保障系統(tǒng)與網(wǎng)絡(luò)的可用性、安全性和業(yè)務(wù)的持續(xù)性◆應(yīng)用性能監(jiān)控(APM):指監(jiān)控應(yīng)用性能以確保始終提供最佳服務(wù)的過程。APM應(yīng)用性能監(jiān)控有助于識別和解決與性能相關(guān)的問題，優(yōu)化應(yīng)用的響應(yīng)時間并確保應(yīng)用的可用性◆網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)控和診斷(NPM):功能強(qiáng)大且經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控軟件，可以快速檢測、診斷和解決網(wǎng)絡(luò)性能問題及故障◆CMDB:邏輯數(shù)據(jù)庫，包含了配置項(xiàng)全生命惆期的信息以及配置項(xiàng)之間的關(guān)系(包括物理關(guān)系、實(shí)時通信關(guān)系、非實(shí)時通信關(guān)系和依賴關(guān)系)中國IT智能運(yùn)維行業(yè)東財(cái)Choice金融終端——行業(yè)綜述8企業(yè)運(yùn)維行業(yè)綜述——發(fā)展歷程運(yùn)維管理行業(yè)歷經(jīng)四個階段，目前在企業(yè)內(nèi)應(yīng)用范圍較廣是集研發(fā)運(yùn)營一體化的自動化運(yùn)維工具，智能運(yùn)維行業(yè)尚處于起步初期，大數(shù)據(jù)時代的到來將引領(lǐng)智能運(yùn)維行業(yè)快速發(fā)展ITIL流程化運(yùn)維AlOps智能運(yùn)維ITIL流程化運(yùn)維AlOps智能運(yùn)維人工運(yùn)維人工運(yùn)維效率偏低、人力成本高標(biāo)準(zhǔn)化、流程化開發(fā)運(yùn)維一體化大數(shù)據(jù)、人工智能維護(hù)量少，人工運(yùn)維占據(jù)大部分工作量；·運(yùn)維人員缺乏運(yùn)維軟硬件系統(tǒng)支持，運(yùn)維效率偏低。這種被動式運(yùn)維普遍存在管理不順暢、缺乏知識積累的問題，嚴(yán)重阻礙運(yùn)營效率的提初始化階段，可用性低來源：頭豹研究院編輯整理·隨著企業(yè)IT運(yùn)維人員不斷增加，運(yùn)維團(tuán)隊(duì)的建立有助于對運(yùn)維人員的行為活動規(guī)范管理；·ITIL強(qiáng)調(diào)流程、規(guī)范、分工?！るS著企業(yè)IT運(yùn)維人員不斷增加，運(yùn)維團(tuán)隊(duì)的建立有助于對運(yùn)維人員的行為活動規(guī)范管理；·ITIL強(qiáng)調(diào)流程、規(guī)范、分工。流程化：以ITIL為理念核心的dleDevOps體系讓開發(fā)和運(yùn)維信息更加透明化，有效將運(yùn)維過程中遇到的問題反饋到ITSM系統(tǒng)將運(yùn)維操作流程化，運(yùn)維人員按照流程工作。規(guī)范信息更加透明化，有效將運(yùn)維過程中遇到的問題反饋到ITSM系統(tǒng)將運(yùn)維操作流程化，運(yùn)維人員按照流程工作。規(guī)范化：規(guī)范人員行為，避免偏離方向。分工化：運(yùn)維人員按照。技能有效分工，相互協(xié)作；·ITIL模式，技術(shù)架構(gòu)相對簡單，運(yùn)維操作較為穩(wěn)妥，適用于企業(yè)業(yè)務(wù)變更頻率低的IOE技術(shù)架構(gòu)時代DevOps體系效率高，在持續(xù)集成、持續(xù)自動化測試、持續(xù)部署平臺、立體化監(jiān)控、技術(shù)結(jié)構(gòu)優(yōu)化等多種自動化侗劇的支撐下，企業(yè)產(chǎn)品的版本發(fā)布和運(yùn)維的過程被大幅度壓縮，效率迅速提升步入大數(shù)據(jù)5G時代，云計(jì)持續(xù)部署平臺、立體化監(jiān)控、技術(shù)結(jié)構(gòu)優(yōu)化等多種自動化侗劇的支撐下，企業(yè)產(chǎn)品的版本發(fā)布和運(yùn)維的過程被大幅度壓縮，效率迅速提升ITOM領(lǐng)域的新增長點(diǎn)頭豹洞察口運(yùn)維技術(shù)的更新迭代歷經(jīng)四個階段。運(yùn)維口運(yùn)維技術(shù)的更新迭代歷經(jīng)四個階段。運(yùn)維領(lǐng)域最新技術(shù)智能運(yùn)維(AlOps)是主動式運(yùn)維管理(DevOps)的高級智能進(jìn)階版，其建設(shè)和使用成本是DevOps四倍之多。AlOps主要依靠人工智能技術(shù)對運(yùn)維管理對象的海量的運(yùn)維大數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析，如日志、監(jiān)控信息、應(yīng)用信息等進(jìn)行提煉和規(guī)律總結(jié)。目前我國AlOps發(fā)展處于早期階段，技術(shù)的應(yīng)用集中在金融、互聯(lián)網(wǎng)及通信等頂尖公司?？陔S著IT系統(tǒng)復(fù)雜度增加，運(yùn)維成本尤其是人力成本提升較快。根據(jù)行業(yè)專家訪談，人力成本包括現(xiàn)場維護(hù)、訓(xùn)練教育、人員流失和招聘等成本，占整體維護(hù)成本四成。當(dāng)前進(jìn)入信息化時代和大數(shù)據(jù)新紀(jì)元，數(shù)據(jù)繁多且維度復(fù)雜，數(shù)字化平臺自動式運(yùn)維將運(yùn)維數(shù)據(jù)可視化、并提供分析決策，將逐漸取代人工運(yùn)維。此外，得益于人工智能技術(shù)的日漸精進(jìn)和機(jī)器分析自判的能力逐步加強(qiáng)，AIOps應(yīng)用前景廣闊。企業(yè)運(yùn)維行業(yè)綜述——定義、特性與分類的可用性、安全性和業(yè)務(wù)持續(xù)性ITOM定義與特性ITOA定義與特性障，技術(shù)優(yōu)干監(jiān)控為主的時候處理。W9.leadleoITOM是傳統(tǒng)運(yùn)維管理平臺，具備多項(xiàng)I運(yùn)維工具，傾向于管理特定細(xì)分領(lǐng)域，完成單一任務(wù)。細(xì)分產(chǎn)品看，監(jiān)控類產(chǎn)品占據(jù)主導(dǎo)地位，份額超50%;由于自動 ITOA落地領(lǐng)域容量分析ITOA落地領(lǐng)域容量分析預(yù)測、成本、擴(kuò)展運(yùn)行分析多方位、高效分析通信數(shù)據(jù)客戶體驗(yàn)快慢(性能),好壞(業(yè)務(wù))EQ\*jc3\*hps65\o\al(\s\up7(能),析)可視化配置藍(lán)圖、運(yùn)行狀況全景AlOPS智能監(jiān)控，預(yù)測、定位、決策機(jī)器數(shù)據(jù)口ITOA收集服務(wù)端各類運(yùn)行數(shù)據(jù)，根據(jù)不同數(shù)據(jù)類型建立數(shù)據(jù)計(jì)算平臺入ITOA時代，2014年企業(yè)TOA滲透率只有5%,2017年滲透率達(dá)15%。隨著計(jì)算機(jī)算法不斷更新迭代，市場對wTQAd需求將快速上升運(yùn)維數(shù)字化建設(shè)的技術(shù)指引中的智能解決方案落地領(lǐng)域ITOM細(xì)分產(chǎn)品監(jiān)控當(dāng)前運(yùn)行狀況應(yīng)用性能報告當(dāng)前發(fā)生的問題分析問題產(chǎn)生對的原因預(yù)測問題對系統(tǒng)的影響制定止損方案IT資產(chǎn)和財(cái)務(wù)adleqT服務(wù)支管理持管理網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)控和診斷(NPM)自動化工具ITOM工具運(yùn)用基礎(chǔ)服務(wù)監(jiān)控大型機(jī)監(jiān)控監(jiān)控(APM)的被動運(yùn)維方式，缺乏數(shù)據(jù)分析能力，無法從收集數(shù)據(jù)中洞察有價值的信息；AlOps平臺建立在傳統(tǒng)的TTOM工具之上，把TOM作為分析的源頭。通過接口來源：頭豹研究院編輯整理來源：頭豹研究院編輯整理一種基于SaaS的智能安全運(yùn)維系統(tǒng)購廠商的運(yùn)維服務(wù)支付費(fèi)用，并通過互聯(lián)網(wǎng)獲得SaaS供應(yīng)商所提供的運(yùn)維服務(wù)云計(jì)算的三種服務(wù)形式口客戶不用自己構(gòu)建數(shù)據(jù)中心，通過租用方式口將完整的軟件研發(fā)和部署平臺，包括應(yīng)用設(shè)計(jì)、應(yīng)用開發(fā)、應(yīng)用測試和應(yīng)用托管，作為服務(wù)提供給客戶口將應(yīng)用軟件統(tǒng)一部署在廠商服務(wù)器上，客戶可以根據(jù)實(shí)際需求，任意選擇所需(基礎(chǔ)設(shè)施及服務(wù))(平臺即服務(wù))(軟件即服務(wù))云計(jì)算分類分類SaaS和運(yùn)維管理單元(SaaS體系架構(gòu))客戶端服務(wù)層?xùn)|客戶端服務(wù)層?xùn)|財(cái)Choide金融終端wWVAleadleo運(yùn)維管理運(yùn)維管理單元口云服務(wù)管理層：接收用戶數(shù)據(jù)訪問請求，完信息管理層口交互鏈接，采集用戶訪問信息，進(jìn)行安全分SaaS區(qū)別于傳統(tǒng)軟件的優(yōu)勢開放式操作和管理，可重復(fù)使用部署時間快功能的部署只需一周多時間，大型SaaS軟件部署低于90天頭豹洞察過機(jī)器學(xué)習(xí)算法對海量的多維的時序指標(biāo)進(jìn)行異常檢測，通過知識圖譜關(guān)聯(lián)口整體而言，SaaS模式的軟件項(xiàng)目通過接入互聯(lián)網(wǎng)即可使用，擁有開放式便捷口當(dāng)前中國擁有眾多千萬級別的中小型企業(yè)，且均有使用IT服務(wù)的需求，但缺乏承擔(dān)IT系統(tǒng)建設(shè)與運(yùn)維成本的能力，因此預(yù)計(jì)未來中小企業(yè)成為使用SaaS頭豹LeadLeo行業(yè)綜述——中國IT智能運(yùn)維市場規(guī)模··2020年中國IT智能運(yùn)維市場規(guī)模為560.8億元，年復(fù)合增速為20.1%。預(yù)計(jì)未來以15.9%復(fù)合增速擴(kuò)張，2025年市場規(guī)模達(dá)1093.5億元中國IT智能運(yùn)維管理市場規(guī)模，2016-2025年預(yù)測單位：[人民幣億元]CAGR:20.1%600.0400.0600.0400.0361.4東財(cái)Choice金融絡(luò)560.8WWW.eadled441.6788.8694.7312.5269.3269.3200.0200.0201620172018201920202021e2022e2023e2024e2025e2016來源：頭豹研究院編輯整理頭豹洞察口傳統(tǒng)IT運(yùn)維存在人工運(yùn)維成本高、運(yùn)維人員被法迅速查找故障、分析原因，形成動態(tài)基線預(yù)還處于初步探索階段。政府、金融、電信等領(lǐng)域是下游主要應(yīng)用場景，重點(diǎn)應(yīng)用企業(yè)如國家電網(wǎng)、中石油、醫(yī)保局、省市委存在數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)架構(gòu)愈加復(fù)雜、服務(wù)器數(shù)量急劇增長、機(jī)房能耗快速攀升等特點(diǎn)，促使智能運(yùn)維服務(wù)的需求產(chǎn)生。2016-2020年中國IT智能運(yùn)維行業(yè)市場規(guī)模由269.3億元增長至560.8億元，年復(fù)合增長率為20.1%.口十四五國家政策提出加快企業(yè)數(shù)字化發(fā)展，人工智能產(chǎn)業(yè)全面提速，建設(shè)數(shù)字政府和醫(yī)療以及推動制造業(yè)優(yōu)化升級。隨著5G技術(shù)在中國市場全面商用，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)技術(shù)高速發(fā)展，AlOps基于ITOM/ITOA系統(tǒng)將實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)一步演變。作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵支撐力，AlOps在下游企業(yè)間的滲透率將逐步提高。未來可期：預(yù)計(jì)到2025年中國IT智能運(yùn)維行業(yè)規(guī)模將達(dá)1093.5億元，復(fù)合增長率達(dá)約15.9%。12行業(yè)綜述——AlOps落地場景的邏輯框架傳統(tǒng)運(yùn)維存在的問題無法實(shí)時反映運(yùn)行態(tài)勢無法實(shí)時反映運(yùn)行態(tài)勢口傳統(tǒng)運(yùn)維模式采用閾值對特定監(jiān)控指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)控告警。閾值告警模式存在多種缺陷，如不能直接反映系統(tǒng)實(shí)時運(yùn)行狀態(tài)，監(jiān)控缺乏精細(xì)化口傳統(tǒng)運(yùn)維故障分析對低級故障關(guān)注度低，對高等級告警事件才予以關(guān)注。低級別告警數(shù)量綜合反映IT環(huán)境總體運(yùn)行環(huán)境融若能及時發(fā)現(xiàn)處理，則能規(guī)避部門高級別告警事件口一旦產(chǎn)生業(yè)務(wù)告警，管理人員會專注于分析業(yè)務(wù)系統(tǒng)，從而無法找到告警原因。告警新規(guī)則不夠完善告警新規(guī)則不夠完善口現(xiàn)有監(jiān)控工具在告警規(guī)則定義層面較為簡單，現(xiàn)有告警策略無法通過策略滿則復(fù)雜業(yè)務(wù)系統(tǒng)的告警分析來源：頭豹研究院編輯整理智能運(yùn)維平臺原型系統(tǒng)邏輯框架應(yīng)用場景應(yīng)用場景性能預(yù)測根因分析檢索服務(wù)CMDB故障實(shí)效鏈系統(tǒng)圖像分布式實(shí)時計(jì)算eadleo分布式批處理計(jì)算運(yùn)維策略庫數(shù)據(jù)計(jì)算數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)采集關(guān)鍵路徑智能預(yù)測故障根因分析數(shù)據(jù)可視化智能運(yùn)維概念(融合分析各類監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，產(chǎn)生更大智能)大數(shù)據(jù)歷史數(shù)據(jù)分析實(shí)時異常檢測機(jī)器學(xué)習(xí)性能分析大數(shù)據(jù)歷史數(shù)據(jù)分析實(shí)時異常檢測機(jī)器學(xué)習(xí)性能分析相關(guān)性分析運(yùn)維數(shù)據(jù)無差別接入發(fā)現(xiàn)異常定位故障基線預(yù)測支撐運(yùn)營自動化處理頭豹LeadLeo頭豹洞察·智能運(yùn)維以傳統(tǒng)ITOM運(yùn)維平臺為基礎(chǔ)，通過接口集成，將各ITOM平臺組件孤立的運(yùn)維數(shù)據(jù)匯總，形成多維數(shù)據(jù)管理。根據(jù)行業(yè)平均水減為只需2人全職完成，為企業(yè)降本增效；透率僅為5%;2019年AIQps企業(yè)滲透率為25%。隨著隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)入新階段，AIOps是IT運(yùn)維行業(yè)的發(fā)展必然，Gartner預(yù)測至2022年大型企業(yè)AlOps滲透率為40-50%,中小企業(yè)將逐漸利用AlOps進(jìn)行業(yè)務(wù)運(yùn)營和IT運(yùn)維，取AIOps的四個關(guān)鍵功能·采集當(dāng)前的運(yùn)維數(shù)據(jù)，集成現(xiàn)有IT運(yùn)維工具，快速發(fā)現(xiàn)IT系統(tǒng)中的異?！だ盟惴?、復(fù)合數(shù)據(jù)分析等高級數(shù)據(jù)分析技術(shù)對IT系統(tǒng)各個環(huán)節(jié)的故障快速定位·通過大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)分析用戶的行為日志和運(yùn)維數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)潛在故障問題·分析業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)中各個分布式系統(tǒng)數(shù)據(jù)，合理優(yōu)化IT服務(wù)，挖掘關(guān)鍵業(yè)務(wù)的KPI,支持業(yè)務(wù)運(yùn)營中國IT智能運(yùn)維行業(yè)東財(cái)Choice金融終端——產(chǎn)業(yè)鏈分析產(chǎn)業(yè)鏈分析——產(chǎn)業(yè)鏈總覽智能運(yùn)維行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈由上中下游組成，上游以軟硬件供應(yīng)商為代表，中游包含原廠運(yùn)維服務(wù)商、第三方運(yùn)維服務(wù)商、ITOM/ITOA廠商和IT基礎(chǔ)架構(gòu)系統(tǒng)集成商，下游集中于電信、互聯(lián)網(wǎng)、金融、電力能源等領(lǐng)域上游(硬件、軟件供應(yīng)商)上游(硬件、軟件供應(yīng)商)lenovO聯(lián)想硬件設(shè)備廠商lenovO聯(lián)想硬件設(shè)備廠商口存儲設(shè)備口網(wǎng)絡(luò)設(shè)備采購軟硬件后集成到統(tǒng)一的采購軟硬件后集成到統(tǒng)一的口數(shù)據(jù)庫口中間件口操作系統(tǒng)騰訊云亞馬遜云科技一阿里云H3C來源：頭豹研究院編輯整理原廠運(yùn)維服務(wù)商第三方運(yùn)維服務(wù)商直章M(beLL)銀EQ\*jc3\*hps76\o\al(\s\up6(M),信科)技MicrosoftHUAWEI雪冀聽云TINGYUN神州數(shù)碼云智慧CloudwiseNEUSOFT下游(終端用戶)下游(終端用戶)銷售渠道+終端用戶銷售渠道+終端用戶工業(yè)與制造業(yè)中國移動中華人民共和國商務(wù)部Wwm國家統(tǒng)計(jì)局●外不印SPCZHEJIANGENERGY中國電信CHINATELECOM互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)電信行業(yè)招商銀行政府ChinaMobile設(shè)備類型主要設(shè)備名稱分類構(gòu)成構(gòu)成部件說明上游代表性企業(yè)●芯片組●磁盤系統(tǒng)●處理器●硬盤●系統(tǒng)總線·穩(wěn)定性、安全性、性能方面要求較高·存儲、處理網(wǎng)絡(luò)80%的數(shù)據(jù)和信息·用途廣泛，可應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)游戲、網(wǎng)站和企業(yè)工作材料中亞太本土領(lǐng)先企業(yè)管理軟件和企業(yè)移動應(yīng)yonyou用、企業(yè)云服務(wù)提供商。推出的面向大型●只讀存儲器企業(yè)管理軟件有用友iSM智能服務(wù)管理器◆硬件設(shè)備●隨機(jī)讀寫存儲器●磁性材料數(shù)據(jù)形式進(jìn)行存儲·可應(yīng)用于錄音機(jī)和磁盤中·專業(yè)管理軟件供應(yīng)商和聚焦B2B2C大數(shù)據(jù)綜合服務(wù)提供商。公司大數(shù)據(jù)、智能應(yīng)用口網(wǎng)絡(luò)設(shè)備●集線器●網(wǎng)橋●交換機(jī)●網(wǎng)卡●集成機(jī)●中繼器東財(cái)Ch連接計(jì)算機(jī)和傳輸介質(zhì)種類繁多l(xiāng)e具與日俱增平臺，已在財(cái)政、國資、通信等領(lǐng)域應(yīng)用●事務(wù)型中間件●過程式中間件●面向消息的中間件第一梯隊(duì)：華為云、阿里云口操作系統(tǒng)◆軟件設(shè)備●批處理系統(tǒng)●分時操作系統(tǒng)●實(shí)時操作系統(tǒng)●驅(qū)動程序●接口庫·幫助計(jì)算機(jī)底層硬件和用戶進(jìn)行溝通·操作管理五大功能：處理機(jī)管理、存儲管理、設(shè)備管理、文件管理和進(jìn)程管理第二梯隊(duì)：亞馬遜云科技、浪潮、新華三、騰訊云、星環(huán)科技●關(guān)系數(shù)據(jù)庫●非關(guān)系數(shù)據(jù)庫●過濾器●數(shù)據(jù)表·按照數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來組織、存儲和管理數(shù)據(jù)第三梯隊(duì)：其他企業(yè)來源：產(chǎn)業(yè)新希望，頭豹研究院編輯整理產(chǎn)業(yè)鏈分析——產(chǎn)業(yè)鏈中游分析··目前中國IT運(yùn)維行業(yè)以原廠運(yùn)維服務(wù)商為主，以IBMHP為主的國際廠商占據(jù)主導(dǎo)地位；第三方運(yùn)維市場高系統(tǒng)集成商第三方服務(wù)商中興Lenovo聯(lián)想聯(lián)想華為蘋果三星系統(tǒng)集成商第三方服務(wù)商中興Lenovo聯(lián)想聯(lián)想華為蘋果三星甲骨文小天才原廠運(yùn)維服務(wù)商銀信科技銀信科技天璣科技天璣科技全球性系統(tǒng)集成廠商中國本土系中國本土系統(tǒng)集成廠商神州數(shù)碼神州數(shù)碼東軟集團(tuán)東軟Atosorigin中軟股份服務(wù)電商運(yùn)營商東財(cái)Ch亞太地區(qū)系終端三星NW.leadleo統(tǒng)集成廠商N(yùn)W.leadleo富士通新炬網(wǎng)絡(luò)新炬崗露海量數(shù)據(jù)海量數(shù)據(jù)VASTDATA專注于數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品研發(fā)、銷售和服務(wù)來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院，頭豹研究院編輯整理RuJie銳捷云智慧TINGYUN全棧智能業(yè)務(wù)運(yùn)維解決方案服務(wù)商全棧智能業(yè)務(wù)運(yùn)維解決方案服務(wù)商智能運(yùn)維技術(shù)開發(fā)商智能運(yùn)維技術(shù)開發(fā)商主要主要IT運(yùn)維管理營收及市占率6543212019年IT運(yùn)維管理營收(億元)市占率890%銀信科技神州泰岳天璣科技先進(jìn)數(shù)通870-產(chǎn)業(yè)鏈分析——產(chǎn)業(yè)鏈下游分析運(yùn)維下游應(yīng)用主要集中在電信、政府、金融等行業(yè)，在5G各大應(yīng)用領(lǐng)域?qū)⒂瓉泶蟀l(fā)展行業(yè)類型金融行業(yè)(以大銀行代表)電信行業(yè)政府(省市級大數(shù)據(jù))電力制造業(yè)醫(yī)療>行業(yè)對IT運(yùn)維的現(xiàn)狀與需求金融機(jī)構(gòu)對IT依賴性強(qiáng)，一般具有財(cái)富聚集度高、資金流動性強(qiáng)、交易量大，而金融體系交易出現(xiàn)的小故障將會引起較大的經(jīng)濟(jì)損失。Al智能運(yùn)維平臺覆蓋個人網(wǎng)銀、手機(jī)銀行，通過機(jī)器學(xué)習(xí)了解歷史數(shù)據(jù)的運(yùn)行規(guī)律，能做到提前預(yù)警，主動運(yùn)維；·電信領(lǐng)域是智能運(yùn)維的典型場景。當(dāng)今2G/3G/4G/5G共存的局勢，造成運(yùn)營商運(yùn)營管理資本持續(xù)上升。而電信運(yùn)維普遍存在被動式運(yùn)維、故障解決困難、運(yùn)維系統(tǒng)割裂以及自動化程度低等特點(diǎn)；隨著云計(jì)算、5G等技術(shù)應(yīng)用深入，行業(yè)面臨著網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)型及重構(gòu)的挑戰(zhàn)；·政府包括省市級大數(shù)據(jù)局、醫(yī)保局等機(jī)關(guān)單位的指導(dǎo)文件和數(shù)據(jù)處理對IT依賴性強(qiáng)且講求智能應(yīng)用實(shí)用性。政府機(jī)關(guān)對智能運(yùn)維的序曲受國家政策影響大，近年來在政府信息化、中國數(shù)據(jù)化趨勢下；CO在國家“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)”的要求下，政務(wù)系統(tǒng)的監(jiān)控中心逐漸從軟硬件資源監(jiān)控轉(zhuǎn)變?yōu)閼?yīng)用和業(yè)務(wù)監(jiān)控，隨著規(guī)模不斷擴(kuò)大，強(qiáng)有力的運(yùn)維管理手段需求將增大；·現(xiàn)階段國家電網(wǎng)的運(yùn)維管理滯后于國家電網(wǎng)發(fā)展節(jié)奏，“智慧電網(wǎng)”的建設(shè)將充分釋放基數(shù)龐大電力設(shè)備的監(jiān)控、保養(yǎng)和維護(hù)需求；·中國新醫(yī)改的政策背景下，智慧醫(yī)療普及性高。但當(dāng)前醫(yī)療信息化應(yīng)用中存在著科室復(fù)雜、應(yīng)用場景多、終端運(yùn)維工大、軟件系統(tǒng)兼容需求強(qiáng)等諸多痛點(diǎn)，智能運(yùn)維系統(tǒng)保障CT基礎(chǔ)設(shè)施的正常運(yùn)轉(zhuǎn)和科室數(shù)據(jù)的備份安全性AlOps滲透率2020年2025年10%-15%15%-20%IT運(yùn)維下游需求分布2017年我國IT運(yùn)維管理需求分布格局客戶群體的演變中小企業(yè)全覆蓋電信運(yùn)電信運(yùn)大中小覆蓋中國IT智能運(yùn)維行業(yè)東財(cái)Choice金融終端——競爭格局行業(yè)競爭格局演變運(yùn)維服務(wù)提供商歷經(jīng)從原廠售后服務(wù)提供商、系統(tǒng)集成商到專業(yè)運(yùn)維服務(wù)商的主體演變，如今運(yùn)維云讓專業(yè)運(yùn)維團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)云上運(yùn)維服務(wù)，實(shí)現(xiàn)高效、敏態(tài)運(yùn)維IT運(yùn)維服務(wù)提供者發(fā)展歷程Tlvoli.東財(cái)Choice金融終端wwwtleadleoUECGROUPLTO天璣科技AIOps出現(xiàn)2020sntlrTechnolop運(yùn)維服務(wù)提供商的演變頭豹洞察·提供運(yùn)維服務(wù)主體包括企業(yè)自身運(yùn)維部門、原廠運(yùn)維服務(wù)商、第三方運(yùn)維服務(wù)商以及ITOM/ITOA廠商。AIOps是IT運(yùn)維管理的運(yùn)維工具提供商演變而來。當(dāng)前國內(nèi)能真正提供AlOps服務(wù)的企業(yè)數(shù)量低于100家其中包括會智慧、立擎創(chuàng)、林科斯拉等企業(yè)；·運(yùn)維服務(wù)的第一波新起是互聯(lián)網(wǎng)巨買如阿里、騰訊、字節(jié)跳動針對自身業(yè)務(wù)特征構(gòu)筑了運(yùn)維平臺。隨著IT設(shè)備和軟件的多樣化，IT系統(tǒng)建設(shè)和維護(hù)復(fù)雜性增強(qiáng)，由系統(tǒng)集成商和專業(yè)運(yùn)維服務(wù)商ITOM/ITOA運(yùn)維工具提供商轉(zhuǎn)型的專業(yè)運(yùn)維服務(wù)商也順勢而生·IT設(shè)備的權(quán)威互聯(lián)網(wǎng)巨頭：IBM、騰訊、字節(jié)跳動；其他維保渠道；·缺點(diǎn)：只提供針對自己產(chǎn)品的·承擔(dān)原廠商的分銷工之勢而生；·快速響應(yīng)當(dāng)?shù)氐氖酆蟆び脩翎槍?fù)雜系統(tǒng)建設(shè)項(xiàng)目采取的服務(wù)費(fèi)用；招標(biāo)選取集成商；·技術(shù)人員術(shù)業(yè)有專攻，對各自·集成技術(shù)人員缺乏對故障有深入負(fù)責(zé)的IT系統(tǒng)了如指掌，專業(yè)了解第三方運(yùn)維提供針對不同品牌產(chǎn)品的“一站式”IT運(yùn)維服務(wù)·云時代到來，服務(wù)商無需24小時駐扎在用戶現(xiàn)場，實(shí)現(xiàn)隨時隨地提供運(yùn)維服務(wù)的可能；·運(yùn)維云的出現(xiàn)帶給了用戶以及運(yùn)維服務(wù)商帶來極大便利，運(yùn)維服務(wù)逐漸云化競爭格局——系統(tǒng)集成商的轉(zhuǎn)型之路··中國系統(tǒng)集成商成本較低但利潤不斷被擠壓，目前平均利潤率僅為10%。轉(zhuǎn)型成運(yùn)維集成一體化的“混合型”服務(wù)商是系統(tǒng)集成商突破行業(yè)競爭白熱化的關(guān)鍵破局之道中國系統(tǒng)集成行業(yè)處于發(fā)展的關(guān)鍵時期系統(tǒng)集成商利潤率各部分費(fèi)用占比情況頭豹洞察培育期發(fā)展期·利潤構(gòu)成5(特征描述·利潤構(gòu)成5(特征描述與.者|·代理貿(mào)易商設(shè)備分銷+集成。利潤率：30-40%起初是少數(shù)硬件廠商做的額外業(yè)務(wù)，隨后軟件廠商、貿(mào)易商、個人團(tuán)隊(duì)和更多硬件廠商入局成商·設(shè)備分銷+集成+軟件+開發(fā)+方案設(shè)計(jì)。·解決方案提系統(tǒng)集成商為客戶提供完整解決方案和具備對客戶投資的實(shí)用性進(jìn)行分析的能力轉(zhuǎn)型期轉(zhuǎn)型期·行業(yè)標(biāo)桿企業(yè)，如神州數(shù)碼、高偉達(dá)、銀信科技·系統(tǒng)集成服務(wù)+IT服務(wù)+研發(fā)軟件產(chǎn)品·系統(tǒng)集成商開始資源整合和利潤提升不同利潤率下的系統(tǒng)集成商數(shù)量比例口中國系統(tǒng)集成行業(yè)起步初期，大部分 集成業(yè)務(wù)由少部分大型硬件廠商負(fù)責(zé)， 隨著業(yè)務(wù)需求愈加復(fù)雜，系統(tǒng)集成參 與者增多至中小型硬件廠商、軟件廠 商、貿(mào)易商以及有集成經(jīng)驗(yàn)的小團(tuán)隊(duì)；口上世紀(jì)發(fā)展初期，系統(tǒng)集成的利潤率 維持在30%-40%。隨著國內(nèi)系統(tǒng)集成行 業(yè)存在惡性競爭行為，水平參差不齊 的集成商正向打價格戰(zhàn)；系統(tǒng)集成項(xiàng) 目存在投資大。周期長、資金周轉(zhuǎn)慢等問題，同一階段的集成商利潤不斷下降。目前國內(nèi)集成商利潤率平均低于10%,其中很大部分集成商處于虧本經(jīng)營狀態(tài)；口因此，中大型集成商的破局關(guān)鍵在于尋求業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型。一方面通過結(jié)合行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，形成自主的軟件產(chǎn)品；另一方保和運(yùn)維服務(wù)，成為提供集成服務(wù)和運(yùn)維服務(wù)的“混合型”服務(wù)商成熟期·咨詢服務(wù)供應(yīng)商·設(shè)備分銷+集成+軟件+開發(fā)+方案設(shè)計(jì)+服務(wù)+咨詢。利潤率：低于10%咨詢供應(yīng)商階段：用戶知識和豐富的經(jīng)驗(yàn)，熟悉客戶業(yè)務(wù)流程，成為客戶信賴的自控專家30%30%ww20%eadleo東財(cái)Choice金融終端1988wwwoveadleo17頭豹競爭格局——中國競爭格局——中國IT運(yùn)維管理廠商競爭格局第三方運(yùn)維服務(wù)商格局變化行業(yè)趨勢術(shù)的廣泛應(yīng)用第三方運(yùn)維服務(wù)崛起國產(chǎn)軟硬件在IT基礎(chǔ)架構(gòu)中的比例提高數(shù)據(jù)中心軟硬件復(fù)雜度和多樣性增加能實(shí)現(xiàn)跨廠商跨領(lǐng)域故障識別的第三方服務(wù)商價值凸顯第三方運(yùn)維和原廠運(yùn)維的規(guī)模占比變化東財(cái)Choic金融端wwwleadleo第三方IT運(yùn)維管理規(guī)模占比(%)■原廠IT運(yùn)維國內(nèi)外運(yùn)維市場格局對比 ·大而全的功能設(shè)置，平臺可具備多種運(yùn)維小工具，管WWWw.WWWw.lead·難以實(shí)現(xiàn)中國本土客戶的針對性需求來源：中國產(chǎn)業(yè)信息網(wǎng)，頭豹研究院編輯整理ITOM/ITOA廠商玩家FusionSkye較小可視化大型機(jī)性能監(jiān)控領(lǐng)域玩家應(yīng)用性能領(lǐng)域玩家為主EQ\*jc3\*hps76\o\al(\s\up1(智慧),udwise)·國內(nèi)以中小創(chuàng)業(yè)公司為主EQ\*jc3\*hps62\o\al(\s\up13(有),型)EQ\*jc3\*hps62\o\al(\s\up13(從),之)EQ\*jc3\*hps62\o\al(\s\up13(ITOM),勢)國內(nèi)運(yùn)維服務(wù)商終端擁有監(jiān)控平臺整合能力和數(shù)據(jù)監(jiān)控能力·提供的服務(wù)更為匹配中國客戶的定制化需求頭豹LeadLeo頭豹洞察頭豹洞察口企業(yè)通常擁有自身IT運(yùn)維技術(shù)部門解決簡單的運(yùn)維故障，將更為專業(yè)的問題交數(shù)據(jù)中心核心系統(tǒng)的運(yùn)維依然以原廠服務(wù)商為主，原廠服務(wù)商中包括IBM、及華為、浪潮、曙光、聯(lián)想等國內(nèi)廠商；口隨著國內(nèi)企業(yè)的數(shù)據(jù)硬軟件設(shè)備復(fù)雜化和多樣性增加，企業(yè)自建IT運(yùn)維團(tuán)隊(duì)和原廠F運(yùn)維的解決方案存在局限性和協(xié)調(diào)難度大等問題，相比之下，具備更高應(yīng)用性能和能實(shí)現(xiàn)跨廣商跨領(lǐng)域故障識別的第三方運(yùn)維服務(wù)更能被國內(nèi)客戶大口中國ITOM/ITOA市場中產(chǎn)品型廠商在業(yè)務(wù)布局中各有側(cè)重，國內(nèi)廠商在口中國IT運(yùn)維管理市場長期被國際運(yùn)維服務(wù)商占據(jù)市場領(lǐng)先地位。在IT國產(chǎn)化趨勢下，國內(nèi)IT運(yùn)維管理行業(yè)迅速崛起22中國IT智能運(yùn)維行業(yè)·各政府部門推動《企業(yè)上云實(shí)施指南(2018-2020年)》、《國家新一代人工智能標(biāo)準(zhǔn)體·各政府部門推動《企業(yè)上云實(shí)施指南(2018-2020年)》、《國家新一代人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》等一系列中國智能運(yùn)維行業(yè)利好政策表頒布日期《關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導(dǎo)意見》2015年國務(wù)院堅(jiān)持開放共享、融合創(chuàng)新、變革轉(zhuǎn)型、引領(lǐng)跨越、安全有序的基本原則，充分發(fā)揮我國互聯(lián)網(wǎng)的規(guī)模優(yōu)勢和應(yīng)用優(yōu)勢，堅(jiān)持改革創(chuàng)新和市場需求導(dǎo)向，大力拓展互聯(lián)網(wǎng)與經(jīng)濟(jì)社會各領(lǐng)域融合的廣度和深度《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》2015年國務(wù)院堅(jiān)持創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展，加快大數(shù)據(jù)部署，深化大數(shù)據(jù)應(yīng)用，已成為穩(wěn)增長、促改革、調(diào)結(jié)構(gòu)、惠民生和推動政府治理能力現(xiàn)代化的內(nèi)在需要和必然選擇《國家信息化發(fā)展戰(zhàn)略綱要》2016年國務(wù)院東財(cái)Choic堅(jiān)持“統(tǒng)籌推進(jìn)、創(chuàng)新引領(lǐng)、驅(qū)動發(fā)展、惠及民生、合作共贏、確保安全”的基本方針，《“十三五”國家信息化規(guī)劃》2016年國務(wù)院到2020年M“數(shù)字中國”建設(shè)取得顯著成效，信息化發(fā)展水平大幅躍升，信息化能力躋身國際前列，具有國際競爭力、安全可控的信息產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系基本建立《推動企業(yè)上云實(shí)施指南(2018-2020年)》2018年工信部到2020年，力爭實(shí)現(xiàn)企業(yè)上云環(huán)境進(jìn)一步優(yōu)化，行業(yè)企業(yè)上云意識和積極性明顯提高，上云比例和應(yīng)用深度顯著提升，云計(jì)算在企業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營、管理中的應(yīng)用廣泛普及《國家新一代人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》2020年國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會等五部門到2021年，明確人工智能標(biāo)準(zhǔn)化頂層設(shè)計(jì)，研究標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)和標(biāo)準(zhǔn)研制的總體規(guī)則，明確標(biāo)準(zhǔn)之間的關(guān)系，到2023年，初步建立人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系，重點(diǎn)研制數(shù)據(jù)、算法、系統(tǒng)、服務(wù)等重點(diǎn)急需標(biāo)準(zhǔn)，并率先在制造、交通、金融、安防、家居、養(yǎng)老、環(huán)保、教育、醫(yī)療健康、司法等重點(diǎn)行業(yè)和領(lǐng)域進(jìn)行推進(jìn)來源：中國政策網(wǎng)，頭豹研究院編輯整理24行業(yè)環(huán)境分析驅(qū)動因素(云計(jì)算、Al的發(fā)展)··云計(jì)算和人工智能技術(shù)的更新迭代和市場規(guī)模的不斷擴(kuò)大將驅(qū)動智能運(yùn)維邁向更高階段云計(jì)算行業(yè)··國內(nèi)部分科技公司開始學(xué)習(xí)建設(shè)云，大部分公司模仿Amazonengine,并未實(shí)現(xiàn)商跨國云計(jì)算服務(wù)商開N始在中國開展云計(jì)算業(yè)務(wù)·本土云服務(wù)上開始學(xué)習(xí)AWS建立其生態(tài)系統(tǒng)，互聯(lián)網(wǎng)等科技 公司潛力巨大..Ileadlec.C企業(yè)及個人用戶逐漸接受并部署云計(jì)算服務(wù)，云計(jì)算市場開始高速增長臺，優(yōu)秀APP開始被移植云上..中央政府推出一系列鼓勵云計(jì)算發(fā)展政策·許多地方政府開始投資建設(shè)云數(shù)據(jù)中心，但主要投資方為硬件或地產(chǎn)公司——2017-2020年中國公有云和私有云市場規(guī)模增速及全球公有云市場規(guī)模增速對比(%)2017201820192020中國公有云增速——中國私有云增速——全球公有云增速口云計(jì)算憑借其低成本、按需靈活配置和高資源利用率等核心優(yōu)勢，將逐步實(shí)現(xiàn)對傳統(tǒng)IT模式的替代。我國云計(jì)算經(jīng)過多年的產(chǎn)業(yè)培育期，目前產(chǎn)業(yè)鏈和商業(yè)模式已發(fā)展成熟，獲得廣泛應(yīng)用；口云計(jì)算按后臺位置主要劃分為私有去、公有云和混合云蘭種形態(tài)。隨著智能時代的發(fā)展，傳統(tǒng)企業(yè)為降低信息化建設(shè)成本和優(yōu)化運(yùn)營管理流程eaH云進(jìn)程加快。2020年中國公有云市場規(guī)模達(dá)1277億元，同比2019年增長85.2%,增速遠(yuǎn)超過同期私有云市場和全球公有云市場增長增速人工智能行業(yè)起步階段(20世紀(jì)50~80年代)起步階段(20世紀(jì)50~80年代)突破性研究成果有機(jī)器定理證明、LISP編程語言、首個聊天機(jī)器人等，但算法理論、計(jì)算機(jī)的性能無法支持Al推廣實(shí)際應(yīng)用階段(20世紀(jì)80-90年代)以專家系統(tǒng)和日本的第五代計(jì)算機(jī)為代表，促使AI從理論研究走向?qū)嶋H應(yīng)用，并在醫(yī)療、氣象、地質(zhì)等領(lǐng)域取得成功發(fā)展與沉淀階段d2000.年-2017年)信息技術(shù)蓬勃發(fā)展，為人工智能的發(fā)展提供基礎(chǔ)條件。以統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)為代表的算法，在互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)等諸多領(lǐng)域取得較好應(yīng)用效果蓬勃發(fā)展階段(2017年至今)計(jì)算機(jī)的性能大幅提升，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，推動在圖像分類和識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域取得了巨大的進(jìn)步口人工智能算法融合機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，將IT運(yùn)維工具和服務(wù)平臺收集的大數(shù)據(jù)進(jìn)行異常診斷分析和故障處理，促使大量依賴天腦決策以及收購操作的傳統(tǒng)IT運(yùn)維模式轉(zhuǎn)型為AlOps。2020年中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)1606億元，同比2019年增長24.4%。來源：頭豹研究院編輯整理東東財(cái)Choice金融終端發(fā)展趨勢落地多樣化及產(chǎn)業(yè)生態(tài)化··落地多樣化是AlOps發(fā)展趨勢之一，而各大落地領(lǐng)域的應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)將促進(jìn)AIOps產(chǎn)業(yè)生態(tài)化AlOps實(shí)現(xiàn)場景多樣性，各領(lǐng)域滲透率提升證券行業(yè)保險行業(yè)工業(yè)制造2025年2025年自動駕駛公司物聯(lián)網(wǎng)來源：頭豹研究院編輯整理AIOPS產(chǎn)業(yè)生態(tài)化研原理研究預(yù)研·算法方案研究產(chǎn)用產(chǎn)品·完整產(chǎn)品研發(fā)產(chǎn)品·大數(shù)據(jù)、前后端數(shù)據(jù)采集Jeadleo接入、儲存數(shù)據(jù)采集Jeadleo接入、儲存集成、交付、集成、交付、用戶用戶頭豹LeadLeo頭豹洞察口口AIOps落地多樣化。目前AlOps在互聯(lián)網(wǎng)公司、銀行領(lǐng)域間滲透率較高，而證券、保險，電力、運(yùn)營商、工業(yè)制造、國家機(jī)關(guān)、自動駕駛公司也逐口AlOps產(chǎn)業(yè)生態(tài)化。各大行業(yè)的應(yīng)用落地經(jīng)驗(yàn)給予AlOps產(chǎn)業(yè)方向提供了入手，形成完整的AIOps生態(tài)系統(tǒng)。在此生態(tài)系統(tǒng)中，專業(yè)群體各司其職，機(jī)構(gòu)用戶提出實(shí)際需求，有預(yù)研能力的廠商把AlOps原理上的突破變成實(shí)際落地效果。AlOps產(chǎn)業(yè)生態(tài)化是大力推動AlOps快速落地發(fā)展趨勢-場景多樣化和場景精細(xì)化··如今各大行業(yè)面臨巨大的數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢，AlOps應(yīng)用場景將更加多樣化和精細(xì)化口AIOps場景多樣化。AIOps通常分為5大場景：即異常發(fā)現(xiàn)、事件發(fā)現(xiàn)、事件分析、系統(tǒng)畫像、圖譜豐口AIOps場景多樣化。AIOps通常分為5大場景：即異常發(fā)現(xiàn)、事件發(fā)現(xiàn)、事件分析、系統(tǒng)畫像、圖譜豐富等。每一個大場景會包含許多具體場景，比如“事件分析”大場景包“多維度異常定位”等多種類型的事過分析監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)自動發(fā)現(xiàn)運(yùn)維故障)包含單指標(biāo)異常檢測、多指標(biāo)異常檢測、多維度異常檢測、日志異常檢測等。而單指標(biāo)異常檢測在檢測業(yè)務(wù)、機(jī)器、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫、存儲系統(tǒng)、批處理的異常時，其場景和檢測側(cè)重點(diǎn)會有所不同，因此需要針對精細(xì)化的具體場景進(jìn)行AlOps異常檢測算法的適當(dāng)調(diào)整或適配止損修復(fù)建議止損修復(fù)建議·運(yùn)維運(yùn)營審計(jì)·關(guān)聯(lián)或拓?fù)浒l(fā)現(xiàn)·容量管理·瓶頸分析·系統(tǒng)健康度檢測·性能瓶頸預(yù)測·行為異常檢測·系統(tǒng)健康度檢測·性能瓶頸預(yù)測·行為異常檢測·告警預(yù)測·故障預(yù)測·調(diào)用鏈異常檢測東財(cái)Choice金融終端事件分析事件分析·交易鏈條定位·交易鏈條定位·相似事件查找·手冊查找事件數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)事件定級業(yè)務(wù)指標(biāo)異常檢測機(jī)器指標(biāo)異常檢測網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)異常檢測儲存系統(tǒng)指標(biāo)異常檢測批處理時間異常檢測批處理時間異常檢測圖譜豐富·圖譜豐富·日志自動概率指標(biāo)·圖標(biāo)關(guān)聯(lián)關(guān)系系統(tǒng)畫像系統(tǒng)畫像(雙11)·設(shè)備健康度·變更評估頭豹中國IT智能運(yùn)維行業(yè)細(xì)分賽道領(lǐng)先企業(yè)企業(yè)介紹——林科斯拉·林科斯拉信息技術(shù)有限公司，以Al算法為核心為企業(yè)提供專業(yè)的IT運(yùn)維SaaS服務(wù)，真正解決“人員-工具-南京林科斯拉科技有限公司企業(yè)介紹口口企業(yè)介紹·南京林科斯拉信息技術(shù)有限公司成立于2018年，公司研發(fā)圍繞SaaS技術(shù)架構(gòu)、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)的多租戶運(yùn)維技術(shù)服務(wù)，ic全面服務(wù)于企業(yè)級市場；主動安全、豐富的BI呈現(xiàn)等服務(wù)口核心產(chǎn)品及服務(wù)·智能運(yùn)維系統(tǒng)：智能服務(wù)：機(jī)器學(xué)習(xí)+根因分析+動態(tài)基線+日常檢測AI異常檢測：STL算法+孤立森林算法(ISOF)+直方圖異常檢測算法(HBOS)oice金融終端配備MOC工程師、MOC經(jīng)理等人來源：林科斯拉，頭豹研究院編輯整理企業(yè)服務(wù)框架LINKSLA智能運(yùn)維平臺線專家二線工程師服務(wù)器存儲網(wǎng)絡(luò)設(shè)備駐場工程師數(shù)據(jù)庫安全設(shè)備業(yè)務(wù)系統(tǒng)設(shè)備問題系統(tǒng)問題安全問題客戶企業(yè)優(yōu)勢工具工具人員流程江蘇省人民醫(yī)院福建醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院武夷山市立醫(yī)院安徽胸科醫(yī)院泉州市第一院莆田學(xué)院附屬醫(yī)院福鼎市醫(yī)院寧德市中醫(yī)院要服務(wù)醫(yī)療終端/w.leadleo國家康復(fù)數(shù)據(jù)中心龍巖市衛(wèi)生健康委員會龍巖市教育局福建省生態(tài)環(huán)境信息中心福建中醫(yī)藥大學(xué)中國煙草福建進(jìn)出口有限公司企業(yè)介紹——SaaS全天候管家閉環(huán)運(yùn)維服務(wù)·企業(yè)SaaS運(yùn)維服務(wù)提供線上線下運(yùn)閉環(huán)，與企業(yè)數(shù)字化運(yùn)營密切相關(guān)。服務(wù)內(nèi)容涵蓋7×24小時MOC工程企業(yè)客戶按形需訂閱服務(wù)，周期付款，使產(chǎn)品快速更新迭代企業(yè)客戶按形需訂閱服務(wù)，周期付款，使產(chǎn)品快速更新迭代減輕現(xiàn)金流壓力用到產(chǎn)品最新版本隱患，提高運(yùn)維效率讓客戶免除繁瑣的應(yīng)用安裝、部署、向客戶提供持續(xù)的服務(wù)與支持，以幫助客戶獲得成功為服務(wù)目標(biāo)支持，以幫助客戶獲得成功為服務(wù)目標(biāo)智能運(yùn)維SaaS平臺具備主LinkSLA的SaaS模式可以一站式為企業(yè)搭建維、根因分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和安全預(yù)警等特點(diǎn)來源：林科斯拉，頭豹研究院編輯整理 林科斯拉智能運(yùn)維系統(tǒng)將流程固化在平奇貝擺脫人員依賴鬲采用技術(shù)手段確保流程順利執(zhí)行。根據(jù)SLA協(xié)議的客戶-線下處理工單記錄工單關(guān)閉二線Y線下處理客戶工單評價二線/MOC定期回訪服務(wù)優(yōu)化工單處理線下工程師等崗位，專人專項(xiàng)服務(wù)客戶主動安全，先于客戶發(fā)現(xiàn)問題，預(yù)防重大事故災(zāi)難提供5*8或7*24專家值守，主動監(jiān)控并響應(yīng)處理服務(wù)。提供問題追蹤、反饋和專輯咨詢?nèi)珬９收细婢焖俣ㄎ粏栴}，企業(yè)介紹——AI算法，動態(tài)分析··企業(yè)以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以場景為導(dǎo)向，機(jī)器學(xué)習(xí)算法為支撐，應(yīng)用先進(jìn)的實(shí)時大數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，切實(shí)落地智能運(yùn)維異常檢測AI算法企業(yè)AIOps異常檢測AI算法打標(biāo)簽打標(biāo)簽：0-正常1-異常異常數(shù)據(jù)檢測梯度提升樹算法(GBDT)異常數(shù)據(jù)檢測梯度提升樹算法(GBDT)算法指標(biāo)時間序列數(shù)據(jù)孤立森林算法直方圖異常檢測算法(HBO東財(cái)Choic