近日，國際研究機構(gòu)Gartner發(fā)布了《2024年中國基礎(chǔ)設(shè)施戰(zhàn)略成熟度曲線》報告（Hype Cycle for Infrastructure Strategies in China, 2024），嘉為科技作為數(shù)字研運解決方案的引領(lǐng)者，入選中國AIOps（AIOps in China）、中國APM和可觀測性（APM and Observability in China）、以及OpenTelemetry代表廠商。

據(jù)悉，2023年，嘉為科技曾入選Gartner報告中國AIOps（AIOps in China）《2023中國AIOps市場指南》（Market Guide for AIOps, China, 2023）代表廠商，本次入選，再次證明了嘉為科技在數(shù)字化領(lǐng)域的貢獻與領(lǐng)先地位。

01. AIOps助力運維提效，企業(yè)采用率逐年攀升

Gartner 根據(jù)市場多樣性生成了涵蓋中國基礎(chǔ)設(shè)施創(chuàng)新的成熟度曲線，本期的成熟度曲線是基于2024年中國基礎(chǔ)設(shè)施戰(zhàn)略重點矩陣構(gòu)建的，該矩陣通過將技術(shù)與它們各自的影響收益和成熟度時間線對齊，提供了一個關(guān)于成熟度曲線的獨特視角。這個新的成熟度曲線的組成，以及所選擇的創(chuàng)新，并不僅僅是基于行業(yè)用戶的詢問，還包括了能夠為中國企業(yè)在多個行業(yè)中帶來最大化利益的前沿技術(shù)。

報告指出，AIOps 可以處理從實時監(jiān)控到事件修復(fù)的流程。它通過增加 IT 運營事件解決時間和改進預(yù)測來加速業(yè)務(wù)價值實現(xiàn)，提高數(shù)字業(yè)務(wù)運營效率。

中國AIOps分為三類：AIOps平臺（未來將被稱為“事件智能解決方案”）、具有AI功能的監(jiān)控和可觀測性工具，以及數(shù)據(jù)和分析工具。

近年來，企業(yè)對AIOps的使用逐年攀升，主要基于以下幾方面：

• 日益增加的系統(tǒng)集成復(fù)雜性：隨著企業(yè)IT資產(chǎn)組合的日益復(fù)雜，包括本地資源、云IaaS/PaaS服務(wù)、SaaS平臺的深度融合，以及單體架構(gòu)向微服務(wù)架構(gòu)的轉(zhuǎn)型，系統(tǒng)集成的復(fù)雜性急劇上升。這種高度集成的環(huán)境迫切需要AIOps來提供全面、智能的運維管理。
• 業(yè)務(wù)層面對“可觀測性”需求的增強：企業(yè)正加大對監(jiān)控和可觀測性領(lǐng)域的投資與優(yōu)化力度，力求從更多樣化的數(shù)據(jù)源中捕獲并分析海量數(shù)據(jù)。這種對業(yè)務(wù)透明度和洞察力的追求，推動了AIOps技術(shù)的廣泛應(yīng)用，以實現(xiàn)對復(fù)雜IT環(huán)境的實時、精準監(jiān)控。
• 可靠性需求：在DevOps等現(xiàn)代操作模式下，角色和職責(zé)的轉(zhuǎn)變旨在推動更大的可用性和更快的事件解決。AIOps，尤其是AIOps平臺，通過卸載事件分類、根本原因分析和解決方案識別等一些機械任務(wù)來實現(xiàn)敏捷性。

02. 一體化、平臺化和數(shù)智化AIOps運維解決方案滿足市場暢想

作為業(yè)界領(lǐng)先的數(shù)字研運解決方案品牌，嘉為藍鯨基于海量實踐的藍鯨平臺，幫助用戶實現(xiàn)一體化研運管理，覆蓋配置管理中心、可觀測中心、 IT服務(wù)管理中心、自動化運維中心、應(yīng)急災(zāi)備中心、多云管理中心、數(shù)據(jù)與智能中心、數(shù)字化運營中心的企業(yè)運維場景，徹底解決系統(tǒng)數(shù)據(jù)孤島、業(yè)務(wù)隔離、IT 運維對象管理難、自動化程度低等問題。同時，嘉為藍鯨為客戶提供了強大的擴展能力，滿足當(dāng)前及未來運維管理所需。

一體化、平臺化和智能化運維解決方案嘉為藍鯨AIOps，是通過運維管理邏輯實現(xiàn)工具有效聯(lián)動，滿足企業(yè)運維場景：

1. 一體化融合落地運維場景：ITOM融合的統(tǒng)一運維，實現(xiàn)配置、監(jiān)控告警、流程、自動化的場景聯(lián)動，構(gòu)建數(shù)據(jù)中心統(tǒng)一對象模型，并兼容企業(yè)已有工具系統(tǒng)，更好滿足故障快速發(fā)現(xiàn)與分析、災(zāi)備應(yīng)急閉環(huán)管理、發(fā)布投產(chǎn)質(zhì)量效率提升、容量管理有效運營等典型場景；
2. 平臺化架構(gòu)支持技術(shù)演進：業(yè)內(nèi)首個海量實踐的運維PaaS平臺架構(gòu)，能力和場景解耦，單一海量管控體系，兼容異構(gòu)、信創(chuàng)適配，具備強大擴展性，并助力企業(yè)運維開發(fā)轉(zhuǎn)型和自主可控，實現(xiàn)可持續(xù)的發(fā)展；
3. 數(shù)據(jù)與智能加持運維業(yè)務(wù)：基于數(shù)據(jù)和AI的生產(chǎn)力提升，助力企業(yè)實現(xiàn)Data Ops數(shù)據(jù)化運維，ML Ops智能模型運維，LLM Ops大語言模型運維，構(gòu)建觀測數(shù)據(jù)融合、智能監(jiān)控、故障分析、推理分析總結(jié)等場景，場景落地驅(qū)動建設(shè)。

其中，嘉為藍鯨全棧智能觀測中心·鯨眼，依托OpenTelemetry云原生觀測標準，深度融合多種主流開源探針，經(jīng)過持續(xù)的沉淀和迭代，目前在已經(jīng)實現(xiàn)了業(yè)務(wù)全棧系統(tǒng)資源監(jiān)控、K8s容器監(jiān)控、云平臺監(jiān)控、硬件設(shè)備監(jiān)控、網(wǎng)站服務(wù)撥測、日志統(tǒng)一管理、應(yīng)用性能觀測、業(yè)務(wù)場景監(jiān)控、告警閉環(huán)管理等多個領(lǐng)域的可觀測，解決用戶體驗度量、業(yè)務(wù)故障感知、清晰故障定位、精準故障告警、高效數(shù)據(jù)檢索等核心問題。

此外，報告還提到，今年，生成式人工智能是這個成熟度曲線中唯一一個具有轉(zhuǎn)型效益評級的創(chuàng)新，預(yù)計它將在兩到五年內(nèi)成熟。嘉為藍鯨運維AI平臺提供一站式智能運維場景開發(fā)與服務(wù)工具配套，涵蓋機器學(xué)習(xí)建模、場景解決方案開發(fā)以及場景服務(wù)三層，為企業(yè)智能化運維建設(shè)提供全面支持。

嘉為藍鯨已賦能政務(wù)、能源、運營商、金融、交通航司、汽車、科技制造等行業(yè)客戶超1000家，未來，嘉為藍鯨將繼續(xù)深化技術(shù)創(chuàng)新，從運維管理體系、藍圖規(guī)劃、工具落地、持續(xù)運營等多維度提供解決方案，助力客戶體系化提升運維管理和技術(shù)水平。