中国AIOps行业分析
基本术语
AIOps是"Artificial Intelligence for IT Operations"(IT运维人工智能)的缩写,它指的是将人工智能技术应用于IT运维领域,基于已有的运维数据(如日志、监控信息、应用信息等),通过机器学习的方式解决自动化运维无法解决的问题6。AIOps将机器学习(ML)和生成式AI(GenAI)等AI技术用于自动识别和解决常见的IT问题或提高运维效率1。
AIOps是DevOps在运维侧的高阶实现,它不依赖于人为指定规则,而是由机器学习算法自动地从海量运维数据中不断学习,提炼并总结规则29。
行业规模
根据最新数据,2024年全球智能运维(AIOps)平台软件市场规模约为20.91亿美元,预计到2031年将达到53.28亿美元,2025-2031期间的年复合增长率(CAGR)将保持增长11。
而中国AIOps市场也呈现快速增长趋势。Gartner预测,中国的AIOps市场预计将在2023年至2025年之间以每年46.9%的速度增长,从3020万美元增长至6490万美元24。
另一份研究显示,2021年中国IT智能运维市场规模为560.8亿元,预计2025年将达到1093.5亿元1427。这表明中国AIOps市场正进入快速发展期。
生命周期
AIOps的能力建设可以分为以下几个发展阶段或生命周期29:
- 起步期:开始尝试应用AI能力,尚无较为成熟的单点应用
- 单点应用期:具备单场景的AI运维能力,可以初步形成供内部使用的学件
- 流程化期:有由多个单场景AI运维模块串联起来的流程化AI运维能力,可以对外提供可靠的运维AI学件
- 全面应用期:主要运维场景均已实现流程化免干预AI运维能力,可以对外提供供可靠的AIOps服务
- 智能中枢期:有核心中枢AI,可以在成本、质量、效率间从容调整,达到业务不同生命周期对三个方面不同的指标要求,实现多目标下的最优或按需最优
发展历史
中国AIOps的发展经历了从自动化运维到智能化运维的转变。早期的运维工作大部分是由运维人员手工完成的,随着互联网业务快速扩张和人力成本上升,自动化运维应运而生