近日,Gartner?發布了《中國AIOps市場指南》(Market Guide for AIOps, China)。在該市場指南中,Gartner對中國的AIOps市場及代表廠商進行了詳細分析,其中,深信服作為代表廠商入選該市場指南。
Gartner表示:“中國對AIOps的興趣與日俱增。根據預測:2021-2027年全球IT運營管理軟件研究,中國AIOps市場預計在2023年至2025年間每年增長46.9%,從3020萬美元增至6490萬美元。”
對于AIOps,Gartner則描述道:“AIOps平臺通過將AI集成到事件管理流程中來增強、加速和自動化對來自監控和可觀察工具的信號的響應,從而增強IT運營管理。這涵蓋了異常檢測、事件關聯和減少、根本原因分析以及加速或自動修復等領域。“
我們認為,隨著中國經濟的不斷發展、人工智能技術的日益普及,各行業用戶的數字化進程都在加速,而網絡安全風險、IT基礎設施管理難度也日趨增大。中國互聯網用戶規模龐大,每時每刻都產生海量業務與數據,AIOps的出現,不僅幫助各行業用戶更快速準確地處理龐大數據,更可以幫助企業以更高的人效比完成復雜的運維工作。
近年來,深信服在AI、大數據等前沿技術上大力投入,在該份市場報告中,深信服憑借著AIOps天工引擎入選為國內AIOps技術領域的代表廠商。
深信服AIOps天工引擎串聯海量數據,聯動50+人工智能算法,為用戶的IT基礎設施及云平臺提供全生命周期精細化運營和運維,可覆蓋150+典型故障場景,7-30天提前預測,1分鐘發現,3分鐘快速定位,幫助用戶大幅提升運維效率。
具體來說,深信服AIOps天工引擎構筑了以下能力——
全棧資源監控
向上覆蓋云主機、桌面應用、數據庫、業務健康狀態、資源狀態等業務層監控指標,向下覆蓋云平臺、底層服務器/存儲/CPU/內存/RAID等硬件狀態,形成全面監控體系,同時建立統一數據采控體系,覆蓋500+監控指標,可支撐上層監控和告警場景,以便用戶快速對故障進行感知、定位和修復。
硬件故障預測與檢測
提前預測磁盤的“亞健康”狀態,實現主動式故障預測風險信息總覽,通知運維人員對硬盤巡檢確認,對業務進行遷移,避免業務宕機、數據丟失等重大現網問題。
對主機內存故障進行預測,及時提醒更換故障內存條,減少內存錯誤引發的宕機對云主機造成的業務影響。
對硬件故障進行預測,基于日志數據或指標數據進行分析推理和判斷,運維人員可提前7-30天精準預測故障,預測精度在90%以上。
資源預測與畫像
可提前預測主機、虛擬機資源需求趨勢,預測準確率達96.8%。運維人員可以通過資源畫像了解資源的整體情況和細分情況,天工引擎可對過載資源容量進行提前預警,避免緊急擴容導致的系統性風險,根據歷史容量趨勢規律,指導當前業務進行合理擴容。
告警收斂與根因分析
天工引擎基于AI算法+專家領域知識,構建全棧業務卡慢檢測與根因定位能力,實現自動故障診斷,并提供閉環處置的建議。告警收斂可縮減90%以上重復告警規模,提高告警的精準度和可讀性,在避免告警風暴的同時,助力運維人員在海量信息與大量告警中快速定位并修復故障。運維效率提升30%,平均問題定位時間(Mean Time to Identify,MTTI)降低50%。
網絡全鏈路質量感知分析
全鏈路網絡分析技術通過全面感知、分析和預測網絡,將不同的網絡平面進行關聯映射,提供統一可視和統一運維的視角,可識別典型網絡故障,減少70%的故障隱患,分鐘級定位50+種典型故障場景,解決了鏈路拓撲關系割裂和連通性可見性低的問題,幫助用戶快速定位和定界全鏈路網絡問題的能力。
基于運維知識圖譜、深度學習、遷移學習、小樣本等核心技術,AIOps天工引擎已廣泛用于深信服超融合、桌面云、托管云等產品。
超融合“云端智能大腦2.0”,可利用海量數據與充足的算力實現深度學習算法,覆蓋150+典型故障場景,提前7~30天主動預測硬件故障風險,1s定位故障根因,準確率>90%。
桌面云IOM智能運營平臺,擁有全棧智能運維引擎,可偵測并自主閉環 70%以上的桌面云資源瓶頸問題,可將50%故障問題定位與修復時間縮短至分鐘級。
托管云在云端智能大腦與安全GPT大模型的加持下,可對云計算業務故障實現全生命周期處理的同時,自動化處置各類安全風險,提高云平臺運維效率。
面對層出不窮的新技術、日益復雜的新挑戰,深信服為每個用戶的數字化更簡單、更安全而持續創新。對AIOps持續探索與應用,不僅為提升用戶的運維管理效率,更是與用戶共同邁向數字化未來的一次實踐。深信服將保持創新、全情投入,為廣大用戶的數字化升級提供強勁支撐力。
Source: Gartner?, Market Guide for AIOps, China
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