gartner
**，到2023年底，全球四分之一的企業將策略性地實施aiops，支援兩個或更多的it運營功能。而到2023年，40%的大型企業將結合大資料和機器學習功能，支援和部分替代監測、服務台和自動化流程和任務。
利用aiops進行it運營，此刻，正在到來。您所在的企業，目前正站在哪個位置上呢？
畢竟，aiops解決方案的最終目標是讓工程師的生活更美好，這是所有it人致力的目標，我們值得付出。
業務效能場景引領aiops快速發展
從以下圖中，可知在dem、itm、npmd、apm等幾個監控領域都可以發展aiops能力。aiops需要在大量資料的場景下，結合機器學習、深度學習等ai技術才能發揮較大作用，而業務效能監控的場景正滿足於此。這正是華青融天較早使用ai技術來研究業務效能監控的市場需求之源。
華青融天的業務效能監控產品有一定的創新性，它通過旁路映象的方式實時獲取到網路流量資料報，進行協議解析後，獲得大量的動態業務資料，尤其在金融、稅務、**等場景中有很好的應用。
這個業務效能監控對於gartner定義的應用效能監控（apm）是乙個很大的擴充套件和創新，它們實現的技術方式不同，華青融天業務效能監控產品是通過旁路映象的方式採集資料，而傳統的apm更多採用撥測或agent方式採集資料。
雖然技術實現方式不同，目標仍然都是保障應用系統的可用性和提公升使用者體驗。國外廠商比較多使用傳統的apm方式，提**用效能監控、基礎設施監控、數位化體驗管理、混合雲監控等一體化方案。
而國內大型企業，特別是在生產環境中更青睞於華青融天這種基於網路旁路流量資料採集和解碼的方式，實現對應用效能指標的實時監控和告警，保證對應用系統本身非侵入、零影響。
華青融天這種業務效能監控的技術實現方式，也得到了gartner apm領域研究專家的業內認可。
未來：運維資料平台+智慧型分析大腦+自動化工具
企業數位化轉型對應用系統運維提出更高的要求，要求監控粒度更細，告警定位更準，業務效能監控產品正在與大資料、機器學習、雲計算等技術相結合，未來的產品定位應重點關注以下幾個方向：
（1）智慧型化
智慧型化已經成為企業在動態和複雜的
it環境中應用系統監控的必需品，運
維部門採集的資料種類和數量已經呈現了指數級的增長，繼續依賴人工分析已經無法滿足需要。
利用海量、實時、全棧的監控資料，通過ai演算法，替代或部分替代傳統的人工分析，給出問題定位和運維決策的建議，縮短mttr (平均故障恢復時間)，並通過迭代提高分析和決策的準確性。
（2）資料融合
業務效能監控產品需要擴大攝取資料型別的範圍，包括網路流量資料、日誌資料、應用系統追蹤檔案和基礎監控指標等，通過對這些資料的實時分析和歷史分析，實現細粒度的實時監控和全棧式檢視。
網路流量資料適用於端到端的效能監控和跨業務節點的交易追蹤；日誌資料和應用系統追蹤檔案有助於問題定位和根因推斷；與基礎監控指標關聯可以分析資源的可用性和效能瓶頸。
資料融合和開放性不僅包含攝取資料的完整性和融合，也包含對各種採集資料、統計分析的指標資料、告警資料、決策建議等對外提供服務。
（3）平台化
智慧型運維（aiops）未來將是乙個大資料和人工智慧或機器學習技術相結合的軟體平台，以增強和部分取代傳統的it運維流程和任務，包括可用性和效能監控、事件相關性與分析、it服務管理和自動化。既提供平台能力，使用者可以在此之上實現互動式分析，也提供開箱即用的運維工具。
gartner
預計，在未來五年中，大範圍的aiops平台將成為交付aiops功能的主要形式，而不是像目前這樣嵌入在apm、npmd（網路效能管理和診斷）或itim（it基礎設施監控）等監控工具中的aiops功能。
（4）業務價值
業務效能監控目前主要針對it運維和應用系統支援，而一些更領先的企業已經開始使用這些資料分析的結果向業務部門和領導者提供洞察力。
運維資料中既包含技術的指標，也包含業務的指標，如交易量、交易型別、渠道分布、客戶**、交易金額等，這些都是企業重要的資料資產， 可以實現業務資料視覺化、實時業務分析、業務**和使用者行為分析等。
企業的資料中心正在從it視角轉變為業務視角，從成本中心轉變為利潤中心，既保障業務系統的「穩定」、「安全」、「可靠」執行，又通過資料分析和服務幫助企業提公升「客戶體驗」、「運營效率」和「業務收益」。
綜上所述，應用效能監控產品的未來是運維資料平台+智慧型分析大腦+自動化工具，運維資料平台是基礎，智慧型分析大腦是能力，自動化工具是手段。
敬請期待
華青融天業務效能監控產品ezsonar 4 以大資料融合平台為基礎，通過資料融合和ai引擎，持續增加aiops能力，已經推出了動態基線告警、聚合維度告警、流量資料與日誌資料融合、實時資料服務、業務儀錶盤、所見即所得報表、平台自運維等功能，使告警更有效，分析和定位問題更方便，資料更開放，配置管理更簡單，提公升產品實用性和易用性。
ezsonar
即將發布新的迭代版本 ezsonar 4.2, 繼續推出告警分析結果智慧型推薦、告警物件精細化、告警合併策略等新功能，上述功能的特點和使用場景近期會陸續介紹，敬請期待。
AIOps實踐思考 AIOps如何與APM結合？
2018年4月13日由batj，360，華為，雲智慧型等眾多網際網路企業參與標準制定工作的 企業級aiops實踐建議 中提到 aiops即智慧型運維，其目標是，基於已有的運維資料 日誌 監控資訊 應用資訊等 通過機器學習的方式來進一步解決自動化運維所未能解決的問題，提高系統的預判能力 穩定性 降低i...
譯 AIOps概念及現狀
這篇文章讓我們來看看 aiops 是什麼及其現狀。同時探索一下 aiops 的優勢和組成部分。it 系統 硬體和軟體 正變得更加高效和精密。與此同時，它們變得越來越複雜。虛擬化和容器化是極其重要的技術，但它們的複雜性給 it 運營部門帶來了挑戰。僱傭更多的員工或使用自動化工具來應對日益增長的複雜性並...
華為雲AIOps實踐全面解析
在如今的雲計算時代，計算的雲化和分布式應用給運維工作帶來了很大的挑戰，讓人海戰術在運維面前失靈，所以基於演算法和機器學習的智慧型運維 aiops 必將是業務運維場景下的大勢所趨。業界有個說法，公有雲最後的競爭是基於運維能力的綜合競爭。現在各大公有云服務商也都在積極探索 aiops，此次我們採訪了華為...