（本文部分内容来自《中国AIOps现状调查报告（2023）》，丝小编扣1，领取完整版报告）
2023年7月18日，信通院Xops产业创新发展论坛于北京成功举办。大会旨在提高企业研发运营水平，加强XOps体系建设经验分享，以三大不同主题的分论坛组成，紧密围绕企业IT研发运营体系的创新和发展进行探讨，推动数字化治理在更多领域的应用和推广。
会议上发布了《中国AIOps现状调查报告（2023）》， “擎创关键性能指标的动态检测与价值应用实践案例“入选服务提供商篇，该部分仅由三家优秀案例组成，这是擎创科技作为智能运维领域优秀提供商被业界专家们认可的又一抹华彩。
同时，信通院正式启动数字化治理方阵（DGA），擎创科技客户体验VP张健受聘请加入研发运营转型领域专家智库成员，将作为主力成员参与方阵的各项工作，为方阵工作提供充足的行业理解、建设方法、实践经验等，在我国数字化转型发展进程的推动上精准发力。
一、浅读报告
该报告调研了2320份样本，结合行业专家的深度见解和研讨，力争详实客观地反映企业对AIOps落地实践的需求，提供真实可信的数据支撑。
《国务院关于印发“十四五”规划纲要的通知》，其中明确提出要加强智能制造和智能服务领域的发展，包括智能运维在内。在新生态、新技术、新业务不断涌现的当下，AIOps智能运维正成为企业管控物理设备、实现快速需求迭代、保障业务连续性的必备手段，智能运维正逐渐在通信、金融、能源、交通、制造等领域快速生根发芽。尽管受到疫情影响开放后的市场经济仍处于下滑状态，但跟随政策的牵引，企业向上发展的脚步是没有放慢的。
1.智能运维投入加大
据报告表明，2023年有超过半数的企业在智能运维建设方面投入的资金有所增加，并且把业务可观测性和SRE可靠性实践作为重点关注的建设方向。同时，很多企业已经逐渐觉醒了数据意识，超过半数的企业正在全面开展运维数据治理的建设，但大部分企业仍处于规划或摸索建设的阶段。
2.企业对智能运维的价值需求发生变化
随着智能运维的应用场景的多样化和复杂化，需要根据不同的业务场景和应用需求来设计和搭建智能运维系统。企业关注的重心正从如何实现到效果价值体现转移，对于智能运维技术及工具平台的要求也就随之从“可用、有用”向“易用、好用”转变。
3.智能运维场景仍面临挑战
报告展示，当下智能运维建设仍面临诸多挑战，从关注程度划分依次为：“难以衡量智能运维的效果和价值”(58.06%)， “难以形成数据共享和知识传递”(53.36%)，“数据质量不高，影响机器学习模型的准确性和可靠性”(46.34%)，“缺乏统一标准支持不同类型数据源的接入”(31.47%)，“难以开发和管理智能运维系统”(25.56%)。
二、智能运维应如何规划建设
面对上述的挑战和现状，擎创科技作为智能运维领域领先的解决方案提供商，总结了在各行业头部企业数年来沉淀下来的实践经验，认为智能运维的建设或许应做如下的规划：
1.与核心业务规划对齐
首先，随着新信息技术的快速迭代，企业核心业务系统也在快速更新，智能运维作为核心业务系统的一道主要战线，其规划建设应当在核心业务系统规划的时候也同步左移，放置在大规划构架下，以确保未来的交维工作平稳进行。
2.统一数据标准
其次，从运维本身出发。我们一直确信 “无数据，不智能”。数据的好坏以及标准统一与否决定了上层消费场景的输出结果，会对业务产生直接的影响。擎创科技认为，做好数据治理、牢固数据底座是建设智能运维的首要工作。依据行业标准以及企业自身的业务需求，对各维度数据进行统一纳管、编排和存储，把日志、指标、告警、事件、调用链等数据进行关联建模，能够实现故障快速定位、处理，并能够在事后对事故进行有效复盘和经验沉淀。
3.循序渐进推进智能运维建设
最后，在业务需求的基础上，在组织架构的优化调整后，因地制宜的、循序渐进的搭建各类运维消费场景，实现事前风险预测、事中快速定位、事后总结复盘的运维工作闭环，保障业务运行平稳高效，为业务决策提供价值性极高的数据结果。
在数据治理方面，擎创科技正携手中治研着力落实金融数据治理标准的评估流程并已有眉目，不久后或将正式推出相关评估服务，有兴趣的企业欢迎咨询。
三、关于AIGC在运维领域的应用
生成式AI技术目前在运维领域的实践总体还处于探索阶段，这一新技术将进一步增强现有智能运维的能力，未来与运维领域的结合正受到关注。企业通过结合生成式AI等新技术探索业务应用场景、建设可观测性能力、进一步提升运维效率的同时，不断优化现有场景能力将是未来的发展趋势。
总而言之，对于AIOps本身而言，未来它要进一步发展，或许可以借用AIGC大模型能力——通过对数据的训练理解，加上专家的人工调整（如语标注），实现自动学习校准模型，能够主动自动地完成运维工作，实现真正的智能化。
这一天的到来，很多人相信已经不远了。
擎创科技，Gartner连续推荐的AIOps领域标杆供应商。公司专注于通过提升企业客户对运维数据的洞见能力，为运维降本增效，充分体现科技运维对业务运营的影响力。
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