文｜第一新聲 九木

編輯｜田艷紅

2021年，IT運(yùn)維行業(yè)又熱鬧起來(lái)了！

各種新名詞、新概念層出不窮，亂花漸欲迷人眼，例如DevOps、SecOps、DevSecOps、AIOps……

融資金額達(dá)到歷史高峰，第一新聲根據(jù)IT桔子不完全統(tǒng)計(jì)，2021年IT運(yùn)維行業(yè)相關(guān)融資事件共有24起，融資金額約54.7億元。例如云智慧、擎創(chuàng)科技、聽(tīng)云等企業(yè)先后完成E、D、C輪融資。紅杉資本、GGV紀(jì)源資本、云暉資本、晨暉資本等知名投資機(jī)構(gòu)的身影不斷浮現(xiàn)。

要知道，更早的一波融資熱潮還是5年前，2016年IT運(yùn)維行業(yè)共有42起融資事件，當(dāng)年融資數(shù)量達(dá)到峰值。

從傳統(tǒng)的手動(dòng)運(yùn)維，到DevOps的自動(dòng)化運(yùn)維，再到AIOps的智能化運(yùn)維，運(yùn)維技術(shù)在近幾年實(shí)現(xiàn)了跨越式發(fā)展，IT運(yùn)維行業(yè)也再次吸引了人們的眼球。不僅引發(fā)人們的思考，行業(yè)又發(fā)生了哪些翻天覆地的變化？頭部玩家之間的定位和產(chǎn)品有了哪些新趨勢(shì)？大家都在談?wù)摰腁IOps落地過(guò)程中面臨哪些挑戰(zhàn)？

1、融資額超50億元，達(dá)歷史高峰

IT 運(yùn)維是全球軟件市場(chǎng)規(guī)模最大的剛需賽道之一，整體市場(chǎng)規(guī)模超過(guò)600億美元，且處于快速上升通道。

目前，全球運(yùn)維軟件領(lǐng)域已經(jīng)出現(xiàn)了多家重量級(jí)的美股上市公司，例如 ServiceNow（1000億美元）、Datadog（300億美元）、Splunk（220億美元）等。

中國(guó)是全球不可忽視的市場(chǎng)，國(guó)內(nèi)IT 運(yùn)維的潛在發(fā)展空間超過(guò)千億元，其中，金融、制造、能源等領(lǐng)域的大中型客戶的年客單價(jià)達(dá)到幾百萬(wàn)元。

例如前瞻產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)顯示，2012-2019年，中國(guó)IT運(yùn)維市場(chǎng)規(guī)模呈現(xiàn)波動(dòng)趨勢(shì)。從增速來(lái)看，2014年達(dá)到近年來(lái)最高增速17.34%，達(dá)到了1121.2億元的市場(chǎng)規(guī)模。2019年，中國(guó)IT運(yùn)維市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到2324.3億元，同比增長(zhǎng)15.73%，2020年我國(guó)中國(guó)IT運(yùn)維市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到2690億元左右。

艾瑞咨詢數(shù)據(jù)顯示，2021年中國(guó)IT服務(wù)將突破萬(wàn)億大關(guān)，其中，IT運(yùn)維市場(chǎng)規(guī)模在2021年達(dá)到2941.2億元， 預(yù)計(jì)2023 年達(dá)到3236.4 億元，2020-2023 年的年復(fù)合增長(zhǎng)率為 11.7%。

西駿數(shù)據(jù)CEO何澤松向第一新聲表示，國(guó)內(nèi)IT運(yùn)維正在蓬勃發(fā)展，運(yùn)維和安全是企業(yè)IT部門(mén)的兩大業(yè)務(wù)支柱，安全領(lǐng)域現(xiàn)在非常的火爆，上市公司有二三十家，而在運(yùn)維領(lǐng)域里，無(wú)論上市公司還是融資的企業(yè)相對(duì)還是較少，未來(lái)賽道滲透率還將大幅提高。

國(guó)內(nèi)IT運(yùn)維的市場(chǎng)規(guī)模迅速增長(zhǎng)的同時(shí)，行業(yè)融資也是熱火朝天。

第一新聲根據(jù)IT桔子不完全統(tǒng)計(jì)，2002年-2021年，IT運(yùn)維行業(yè)融資金額約221.76億元。其中，2021年IT運(yùn)維行業(yè)相關(guān)融資事件共有24起，融資金額約54.7億元，金額達(dá)到歷史高峰。例如云智慧、擎創(chuàng)科技、聽(tīng)云等企業(yè)先后完成E、D、C輪融資。尤其是云智慧在2021年7月獲得E輪1.5億美元，再度創(chuàng)下國(guó)內(nèi)智能運(yùn)維行業(yè)的最高融資記錄。

第一新聲發(fā)現(xiàn)，在IT運(yùn)維領(lǐng)域活躍著一批國(guó)內(nèi)知名投資機(jī)構(gòu)，其中不乏紅杉資本、真格基金、晨暉資本、云暉資本、梅花創(chuàng)投等身影。

隨著融資熱潮，尤其是多家頭部企業(yè)獲得巨額融資，IT運(yùn)維行業(yè)也再次被推到聚光燈下，是巧合還是行業(yè)發(fā)展又到了某個(gè)節(jié)點(diǎn)？新入局者是否還存在機(jī)會(huì)？

“2016年行業(yè)出現(xiàn)創(chuàng)業(yè)和融資熱潮，到了2018年IT運(yùn)維行業(yè)更是過(guò)度發(fā)燒，大家恨不得一步就邁入智能化、決策智能的時(shí)代。到了2020年、2021年近兩年，絕大多數(shù)客戶才開(kāi)始回歸理性，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)平臺(tái)的基石作用。這個(gè)風(fēng)向一旦到來(lái)，預(yù)示著一個(gè)新興科技領(lǐng)域即將進(jìn)入規(guī)?；l(fā)展的拐點(diǎn)。”擎創(chuàng)科技CEO&創(chuàng)始人楊辰向第一新聲解釋?zhuān)鶕?jù)Gartner的IT運(yùn)營(yíng)技術(shù)成熟度曲線變化來(lái)看，一般前幾年會(huì)突然出現(xiàn)一個(gè)期望的高峰值，往往伴隨著市場(chǎng)的極度不理性，隨著期望值的降低，市場(chǎng)回歸理性，與此同時(shí)行業(yè)規(guī)模卻會(huì)快速上升，所以其認(rèn)為2021年是IT運(yùn)維行業(yè)規(guī)模上升的重要起始點(diǎn)。

楊辰認(rèn)為，到目前為止，IT運(yùn)維賽道已經(jīng)逐漸的層級(jí)化，強(qiáng)者逾強(qiáng)，因?yàn)檐浖I(lǐng)域一旦產(chǎn)品化程度高了，技術(shù)壁壘隨之建立起來(lái)，逐漸的收斂市場(chǎng)。在這樣的形勢(shì)之下，完全初創(chuàng)沒(méi)有積累的企業(yè)再進(jìn)入，發(fā)展難度會(huì)越來(lái)越大。

晨暉創(chuàng)投投資副總裁文超同意上述觀點(diǎn)，其向第一新聲解釋稱：“國(guó)內(nèi)IT運(yùn)維的融資熱潮是分階段的，呈現(xiàn)階梯式上升，整體天花板還是很高的。如果對(duì)標(biāo)到國(guó)外頭部企業(yè)ServiceNow，其營(yíng)收規(guī)模近50億美元，市值空間已突破千億美元。行業(yè)在演進(jìn)，例如AIOps（智能運(yùn)維）是在以一種更高效更智能的方式解決IT運(yùn)維問(wèn)題，新機(jī)會(huì)下國(guó)內(nèi)也有望跑出一些大型甚至超大型企業(yè)。但在這個(gè)節(jié)點(diǎn)上，新入局的企業(yè)可能會(huì)比較難，目前大量資金資源已逐步聚焦于行業(yè)頭部企業(yè)，而且他們?nèi)匀辉跇?biāo)桿客戶的關(guān)鍵項(xiàng)目上持續(xù)迭代產(chǎn)品、打磨團(tuán)隊(duì)，加上ToB領(lǐng)域本身也存在品牌效應(yīng)和客戶粘性，如果一個(gè)全新的公司進(jìn)入，則需要很長(zhǎng)的時(shí)間才有可能追趕上頭部企業(yè)的步伐?！?/p>

不過(guò)，聽(tīng)云總裁趙宇辰和日志易創(chuàng)始人陳軍持有不同的看法。

聽(tīng)云總裁趙宇辰認(rèn)為，IT運(yùn)維行業(yè)一直都有機(jī)會(huì)，AIOps、云原生監(jiān)控等細(xì)分領(lǐng)域海外已經(jīng)有新的公司層出不窮，因?yàn)閳?chǎng)景在不停的迭代。隨著云化，可能導(dǎo)致以前所做的事情都有機(jī)會(huì)重做一遍，這是一個(gè)長(zhǎng)期的發(fā)展過(guò)程。隨著云原生和數(shù)字化的加速，IT運(yùn)維的業(yè)態(tài)也隨之發(fā)生變化，例如原來(lái)產(chǎn)品很多是私有部署，現(xiàn)在都是用云的形態(tài)，里面的技術(shù)棧、組件、架構(gòu)都進(jìn)行了變化，更加彈性和敏捷。

“AIOps發(fā)展至今，從前期一個(gè)算法覆蓋所有場(chǎng)景，一個(gè)場(chǎng)景覆蓋所有客戶，一個(gè)廠家覆蓋所有場(chǎng)景，已經(jīng)發(fā)展到更聚焦，不同行業(yè)有不同場(chǎng)景，場(chǎng)景百花齊放，每個(gè)場(chǎng)景都會(huì)選擇最專(zhuān)業(yè)的廠家來(lái)實(shí)現(xiàn)?！比罩疽讋?chuàng)始人陳軍說(shuō)道。

目前，國(guó)內(nèi)IT運(yùn)維賽道上玩家眾多、暗流涌動(dòng)，尤其是今年多家頭部企業(yè)獲得充足“彈藥”，進(jìn)入白熱化競(jìng)爭(zhēng)期，似乎有“大戰(zhàn)一觸即發(fā)”的緊張感。

對(duì)于市場(chǎng)格局未來(lái)的發(fā)展，西駿數(shù)據(jù)CEO何澤松進(jìn)行了分析，一是隨著云和大數(shù)據(jù)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的發(fā)展，IT運(yùn)維再經(jīng)過(guò)5~10年的充分競(jìng)爭(zhēng)之后，預(yù)計(jì)每個(gè)大的細(xì)分領(lǐng)域會(huì)有1~2家比較有影響力的公司出現(xiàn)。

二是不同賽道之間的頭部玩家在逐漸融合。例如今年有很多獲得較大融資金額的公司，以前做 APM、應(yīng)用監(jiān)控等業(yè)務(wù)的傳統(tǒng)運(yùn)維軟件廠商來(lái)到AIOps賽道，以此作為下一輪融資的起點(diǎn)。

三是無(wú)論AIOps還是IT運(yùn)維軟件，本身的可驗(yàn)證性需求非常強(qiáng)，只有真正幫客戶解決問(wèn)題，才能得到認(rèn)可，所以最終這個(gè)市場(chǎng)還需要靠口碑做大。接下來(lái)的5-10年，至少有3-4家的智能運(yùn)維廠商脫穎而出，成為具有中國(guó)甚至全球影響力的企業(yè)。

第一新聲通過(guò)與多位受訪人交流發(fā)現(xiàn)，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始利用云計(jì)算及大數(shù)據(jù)等新興信息技術(shù)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，國(guó)內(nèi)企業(yè)的IT成熟度逐漸提高，與此同時(shí)，國(guó)內(nèi) IT 產(chǎn)業(yè)也面臨包括系統(tǒng)架構(gòu)復(fù)雜化、運(yùn)維數(shù)據(jù)多維化、用戶需求多樣化等變革，IT運(yùn)維市場(chǎng)由此迎來(lái)更多新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。在這樣的背景下，運(yùn)維技術(shù)在近幾年實(shí)現(xiàn)了跨越式發(fā)展，從傳統(tǒng)的手動(dòng)運(yùn)維，到DevOps的自動(dòng)化運(yùn)維，再到AIOps的智能化運(yùn)維。

2、AIOps的“火與冰”

AIOps的持續(xù)發(fā)展必將推動(dòng)IT運(yùn)維的增長(zhǎng)。

2016年春季，云智慧是在業(yè)內(nèi)首家提出“智能業(yè)務(wù)運(yùn)維”理念的公司。同一年，Gartner也在運(yùn)維行業(yè)提出了新概念“AIOps”。

之后，AIOps開(kāi)始進(jìn)入資本市場(chǎng)，第一新聲根據(jù)IT桔子不完全統(tǒng)計(jì)，在2016年-2017年間，多家智能運(yùn)維公司在此期間創(chuàng)業(yè)或傳統(tǒng)IT運(yùn)維廠商轉(zhuǎn)型，并且獲得融資。例如成立于2004年的鼎茂科技在2016 年進(jìn)入 AIOps 領(lǐng)域，2020年、2021年連續(xù)獲得兩輪融資。

在 AIOps 的風(fēng)潮之下，國(guó)內(nèi)主要有三類(lèi)玩家，一是類(lèi)似云智慧、擎創(chuàng)科技、聽(tīng)云、日志易、西駿數(shù)據(jù)等創(chuàng)業(yè)公司，二是以外包和項(xiàng)目為主的傳統(tǒng) IT 技術(shù)公司，三是基于阿里、騰訊、百度、頭條、美團(tuán)、滴滴等互聯(lián)網(wǎng)大廠研發(fā)的產(chǎn)品線，均在搭建自己的AIOps平臺(tái)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)自身業(yè)務(wù)的精細(xì)化管理。

“在數(shù)字化大趨勢(shì)下，IT運(yùn)維本身的復(fù)雜度在不斷提升，很堅(jiān)信未來(lái)將從一種工具、軟件延伸到AIOps(智能運(yùn)維）是必然趨勢(shì)。在整個(gè)市場(chǎng)體里面，目前 AIOps的發(fā)展階段比較早，所以我認(rèn)為未來(lái)提升滲透率的空間比較大，將是一片藍(lán)海市場(chǎng)?！背繒焺?chuàng)投投資副總裁文超預(yù)測(cè)道。

Gartner發(fā)布的《2021年中國(guó)ICT技術(shù)成熟度曲線報(bào)告》顯示，2020年全球AIOps市場(chǎng)規(guī)模在9億美元至15億美元之間，2020年至2025年的年復(fù)合年增長(zhǎng)率約為15%。預(yù)計(jì)到2022年，AIOps 的采用率將會(huì)達(dá)到 50%。

此外，MarketsandMarkets發(fā)布的AIOps全球市場(chǎng)預(yù)測(cè)報(bào)告中提出，全球AIOps市場(chǎng)規(guī)模將從2018年的25.5億美元增長(zhǎng)到2023年的110.2億美元，復(fù)合年增長(zhǎng)率（CAGR）達(dá)到34.0％。而得益于國(guó)內(nèi)AI技術(shù)的普及和IT數(shù)據(jù)量的爆發(fā)式增長(zhǎng)，中國(guó)AIOps市場(chǎng)在未來(lái)5年的增長(zhǎng)速度將領(lǐng)先全球市場(chǎng)。

一邊是如潮水般的玩家紛紛布局，一邊卻是現(xiàn)實(shí)中AIOps落地速度不達(dá)預(yù)期中的迅猛。出現(xiàn)兩極分化的原因是什么？AIOps落地存在哪些挑戰(zhàn)？

AIOps實(shí)際應(yīng)用及落地時(shí)間還很短，目前主要處于在運(yùn)維數(shù)據(jù)集中化的基礎(chǔ)上，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析和挖掘的工作。主要應(yīng)用場(chǎng)景包括異常告警、告警收斂、故障分析、趨勢(shì)預(yù)測(cè)和故障畫(huà)像等。

AIOps離不開(kāi)人工智能兩大要素，數(shù)據(jù)和算法。AIOps想要落地一是要實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一收集和管理，二是需要構(gòu)建統(tǒng)一監(jiān)控平臺(tái)來(lái)實(shí)現(xiàn)IT資源的統(tǒng)一管控。

云智慧總裁劉洪濤對(duì)此現(xiàn)象的解釋是，一方面從數(shù)據(jù)治理來(lái)看，因?yàn)槊考铱蛻舻腎T系統(tǒng)都有歷史，如果是上一款全新產(chǎn)品沒(méi)有問(wèn)題，因?yàn)橐婚_(kāi)始就完全規(guī)劃好了，數(shù)據(jù)采集、分析、決策等邏輯很清楚，但絕大部分客戶都有歷史遺留問(wèn)題，要把客戶不同階段建設(shè)的系統(tǒng)整合在一起，然后建立AIOps，這個(gè)時(shí)候數(shù)據(jù)采集工具的整合，標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一等問(wèn)題就耗時(shí)耗力了，但這又是必須要做的事。另一方面統(tǒng)一管理平臺(tái)是必然趨勢(shì)，統(tǒng)一監(jiān)控是剛需，因?yàn)楝F(xiàn)在客戶系統(tǒng)多了，必須要用一套平臺(tái)把資源都管理起來(lái)。例如一家公司采購(gòu)了不同的IT運(yùn)維平臺(tái)或者工具，工具和工具之間，平臺(tái)和平臺(tái)之間也存在問(wèn)題，比如無(wú)法做到無(wú)縫銜接、協(xié)同，而云智慧就可以解決。

針對(duì)這兩個(gè)挑戰(zhàn)，云智慧已經(jīng)為行業(yè)打造了范本。

在數(shù)據(jù)層面，云智慧早已洞察到，AIOps將對(duì)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)和分析能力的要求越來(lái)越高，團(tuán)隊(duì)認(rèn)為要解決的第一件事就是構(gòu)建企業(yè)數(shù)據(jù)中心。即AIOps要想落地，在貫穿檢測(cè)、分析、發(fā)現(xiàn)（告警）、處置四大環(huán)節(jié)之中，先要解決數(shù)據(jù)的收集問(wèn)題，之后才基于客戶實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，解決實(shí)際業(yè)務(wù)問(wèn)題，有效地提升IT運(yùn)維效率。

在統(tǒng)一監(jiān)管、管理平臺(tái)方面，云智慧率先構(gòu)筑了“全?！?、“全場(chǎng)景”及“全行業(yè)”的三大優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建了貫穿數(shù)字化系統(tǒng)從IT咨詢、運(yùn)維建設(shè)、工具和服務(wù)的產(chǎn)品矩陣，形成了面向運(yùn)維全生命周期的解決方案；涵蓋ITSM、ITOM、ITOA、AIOps等多個(gè)領(lǐng)域。

目前，云智慧是國(guó)內(nèi)唯一可以提供全棧IT運(yùn)維產(chǎn)品的公司，還曾在多次國(guó)際競(jìng)標(biāo)中，依托自身運(yùn)維產(chǎn)品和服務(wù)模式，一度戰(zhàn)勝了國(guó)際大廠的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

此外，在數(shù)據(jù)的收集和管理方面，擎創(chuàng)科技、聽(tīng)云、日志易、西駿數(shù)據(jù)等公司也給了不同的答案和方向。

“公司的發(fā)展方向與Datadog比較趨近，但是我們數(shù)據(jù)的支持范疇更廣一些。擎創(chuàng)科技主要做指標(biāo)數(shù)據(jù)、調(diào)用鏈數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)，把這三種數(shù)據(jù)放在一個(gè) all in one的平臺(tái)里，以業(yè)務(wù)為視角對(duì)它進(jìn)行融合的處理，然后達(dá)到運(yùn)維的可觀測(cè)性?！扒鎰?chuàng)科技CEO&創(chuàng)始人楊辰介紹，公司相比Datadog不同之處是，前者會(huì)對(duì)這三類(lèi)支柱數(shù)據(jù)產(chǎn)生的告警進(jìn)行實(shí)時(shí)智能分析和處理，同時(shí)利用配置關(guān)系數(shù)據(jù)，起到迅速降低告警噪音，大幅提高應(yīng)急處置效率的功效，所以擎創(chuàng)科技比對(duì)Datadog的數(shù)據(jù)處理類(lèi)別更廣一些，但是方式方法趨同，目標(biāo)也是趨同的。

楊辰對(duì)AIOps的未來(lái)趨勢(shì)是這樣分析的，首先場(chǎng)景和場(chǎng)景之間，場(chǎng)景和平臺(tái)會(huì)趨向于融合，也就是一體化的運(yùn)維數(shù)據(jù)中臺(tái)加多個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景的模式會(huì)成為一種趨勢(shì)。其次3~5年內(nèi)，AIOps上層的場(chǎng)景和既有的監(jiān)管控場(chǎng)景的融合，也會(huì)變成一種趨勢(shì)。例如智能運(yùn)維的分析，如果實(shí)時(shí)性做得非常好，它可能會(huì)逐漸的開(kāi)始替代既有的監(jiān)控產(chǎn)品，在流程方面可能因?yàn)橹悄苓\(yùn)維的分析判斷加自愈變成一種更自動(dòng)化的處理，所以流程也會(huì)被淡化。

聽(tīng)云總裁趙宇辰指出，數(shù)據(jù)收集和管理是大趨勢(shì)，之前有人只做前端的監(jiān)控，有人只做后端的監(jiān)控，但這兩個(gè)數(shù)據(jù)是割裂的，并不能聯(lián)動(dòng)起來(lái)，但客戶更希望有一個(gè)整體的解決方案，所以聽(tīng)云做了端到端全站打通的形態(tài)?，F(xiàn)在公司也在為一些客戶做試點(diǎn)，希望把他們各種各樣的內(nèi)部運(yùn)維數(shù)據(jù)、IT數(shù)據(jù)匯聚到一起，同時(shí)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性建立起來(lái)，分析才更有意義。

“現(xiàn)在做AIOps的公司很多，概念已經(jīng)被泛化了，真正的AIOps是把機(jī)器學(xué)習(xí)的算法用在運(yùn)維數(shù)據(jù)的分析上。斯坦福大學(xué)教授、機(jī)器學(xué)習(xí)權(quán)威吳恩達(dá)在今年提出了著名二八定律：80%的數(shù)據(jù)+20%的算法=更好的AI。我比較認(rèn)同這個(gè)看法，AIOps首先做好數(shù)據(jù)治理，否則就是空中樓閣。”日志易創(chuàng)始人陳軍介紹，日志易有一個(gè)數(shù)據(jù)工廠，專(zhuān)門(mén)做數(shù)據(jù)治理。

日志易在2020年初推出了基于日志、指標(biāo)數(shù)據(jù)、調(diào)用鏈追蹤的可觀察性產(chǎn)品‘觀察易’，并把機(jī)器學(xué)習(xí)算法用于可觀察性分析。有數(shù)據(jù)做支撐，場(chǎng)景算法可以不斷地衍生進(jìn)化，日志易SPL也提供了幾十種經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法做更靈活的分析探索。 

日志易的特點(diǎn)是，自主研發(fā)了國(guó)內(nèi)首個(gè)高性能高可用性的日志搜索引擎Beaver，每天可處理PB級(jí)日志，相比通用開(kāi)源搜索引擎來(lái)說(shuō)，Beaver性能提升了10倍且硬件成本降低了50%。此外，日志易自研的低代碼編程語(yǔ)言SPL（Search Processing Language）已實(shí)現(xiàn)了300多個(gè)函數(shù)及指令，全面覆蓋智能運(yùn)維分析和安全分析工作需求，對(duì)接了后臺(tái)幾十種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)了智能運(yùn)維AIOps。

西駿數(shù)據(jù)CEO何澤松提出了4個(gè)挑戰(zhàn)：第一個(gè)是沒(méi)有大數(shù)據(jù)平臺(tái)的支撐能力，當(dāng)客戶的各種結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的運(yùn)維數(shù)據(jù)被采集的時(shí)候，運(yùn)維平臺(tái)到底有沒(méi)有自主能力提供高性能的處理？

第二個(gè)是大量異構(gòu)的數(shù)據(jù)來(lái)源和數(shù)據(jù)類(lèi)型，如何采集？已經(jīng)采集的數(shù)據(jù)如何進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗處理？因?yàn)槊總€(gè)客戶使用的監(jiān)控工具都有非常大的區(qū)別。需要通過(guò)低代碼的支持去實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集和接入，有效地降低在數(shù)據(jù)采集方面定制化開(kāi)發(fā)的工作量，縮短交付時(shí)間。

第三個(gè)是涉及到算法的實(shí)時(shí)化以及框架化如何處理？通過(guò)靜態(tài)歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建算法模型的方法在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中會(huì)由于用戶的參數(shù)調(diào)整、系統(tǒng)升級(jí)等原因而失效，這時(shí)靜態(tài)算法模型的預(yù)測(cè)效果就非常差。

“在實(shí)際運(yùn)維中，經(jīng)常出現(xiàn)人為操作、業(yè)務(wù)異常導(dǎo)致采集的數(shù)據(jù)出現(xiàn)較大異動(dòng)，使用靜態(tài)模型預(yù)測(cè)就好比我們拿一個(gè)高速公路的交通數(shù)據(jù)建模來(lái)預(yù)測(cè)市區(qū)的交通情況，差異會(huì)比較大。這就要求我們能夠?qū)崟r(shí)根據(jù)用戶的需求構(gòu)建模型、進(jìn)行調(diào)參，支持多種算法偏好，并且能幫用戶實(shí)時(shí)分析評(píng)估不同算法的預(yù)測(cè)結(jié)果?！焙螡伤山榻B了三個(gè)純技術(shù)性的難題。

第四個(gè)是管理上的難題，客戶在嘗試AIOps之前已經(jīng)有很多的運(yùn)維監(jiān)控工具，甚至已經(jīng)投入了幾千萬(wàn)、上億的成本，如何能保證一個(gè)新生的AIOps系統(tǒng)，就一定比運(yùn)行了5年10年的監(jiān)控系統(tǒng)更有用？這就需要AIOps平臺(tái)不僅能夠采集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、展現(xiàn)結(jié)果，還要反向賦能。

“西駿數(shù)據(jù)的AIOps是賦能平臺(tái)，幫助客戶更好地使用原來(lái)的監(jiān)控系統(tǒng)、日志分析系統(tǒng)，把我們的分析結(jié)果給原來(lái)的監(jiān)控系統(tǒng)分享過(guò)去，讓客戶的監(jiān)控工具更安全和智能。與原來(lái)的系統(tǒng)變成一種共生關(guān)系，而不是替代的關(guān)系，這樣才能讓客戶已有的投資保值增值。否則AIOps在客戶那邊只能唱獨(dú)角戲，收獲大片的反對(duì)聲音?！焙螡伤烧f(shuō)道。

此外，多位受訪人還對(duì)第一新聲表示，AIOps落地過(guò)程中還存在其他的挑戰(zhàn)。

例如擎創(chuàng)科技CEO&創(chuàng)始人楊辰指出，客戶群體的成熟度還有待提高，即客戶的運(yùn)維理念、運(yùn)維管理方式要改變，公司引入的不僅是一款智能運(yùn)維產(chǎn)品，實(shí)際上是引入一種運(yùn)維觀念。轉(zhuǎn)變就是從原來(lái)的監(jiān)管控體系的傳統(tǒng)經(jīng)典的ITOM的產(chǎn)品演進(jìn)到以數(shù)據(jù)來(lái)推動(dòng)運(yùn)維。“因?yàn)橹悄苓\(yùn)維的本質(zhì)就是IT運(yùn)維行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，就應(yīng)該更理性的去規(guī)劃建設(shè)路線，根據(jù)目前的數(shù)據(jù)條件，然后有序的去治理數(shù)據(jù)，再根據(jù)不同場(chǎng)景利用數(shù)據(jù)輔以算法處理以發(fā)揮更大的價(jià)值，甚至于很多場(chǎng)景不一定要利用算法，但是數(shù)據(jù)仍然推動(dòng)價(jià)值。這需要至上而下進(jìn)行，需要管理層主動(dòng)推動(dòng)?！?/p>

一是要整合，把制度、流程和技術(shù)進(jìn)行整合，把服務(wù)器、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)等進(jìn)行整合；其次是建立服務(wù)治理機(jī)制，根據(jù)PDCA方法論形成運(yùn)維管理閉環(huán)；三是建立運(yùn)維數(shù)字化，讓運(yùn)維一目了然；四是完善智能監(jiān)控分析體系；五是提升運(yùn)維自動(dòng)化和智能化水平。

聽(tīng)云總裁趙宇辰強(qiáng)調(diào)，AIOps不是一個(gè)單點(diǎn)問(wèn)題，而是一個(gè)系統(tǒng)工程。就像是航天登月，并不是發(fā)動(dòng)機(jī)、燃料、電腦計(jì)算系統(tǒng)等某一項(xiàng)獲得突破就能登月，而是每一塊都需要很多工程師的努力，算法、數(shù)據(jù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)治理、知識(shí)庫(kù)、專(zhuān)家?guī)?、產(chǎn)品的設(shè)計(jì)等各方面都具備較好的條件才可行。

畢竟在中國(guó)獨(dú)特的產(chǎn)業(yè)環(huán)境內(nèi)，IT運(yùn)維服務(wù)商承擔(dān)的不僅僅是運(yùn)維的職責(zé)，還需要通過(guò)一套完整的產(chǎn)品幫助客戶解決跟運(yùn)維相關(guān)的幾乎所有的問(wèn)題。

3、云原生是一把雙刃劍？

如果說(shuō)AIOps是IT運(yùn)維行業(yè)的一劑興奮劑，云原生則是一把雙刃劍。

云原生領(lǐng)域的運(yùn)維會(huì)更加的重要，因?yàn)樵圃谫Y源的交付和上層應(yīng)用之間實(shí)際上是動(dòng)態(tài)變化的，并不是一對(duì)一永遠(yuǎn)綁死的關(guān)系，對(duì)于資源的調(diào)用非常靈活，所以它可以節(jié)約資源，而且發(fā)布應(yīng)用的速度會(huì)非常快，這是好處。

反之帶來(lái)的壞處就是，基于云原生的應(yīng)用發(fā)布速度很快，但應(yīng)用和具體的計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源之間的關(guān)系不明確，這就讓保障上出現(xiàn)問(wèn)題，不一定能夠做的嚴(yán)絲合縫。所以基于云原生的運(yùn)維，對(duì)AIOps的要求變得非常高，因?yàn)樵圃莿?dòng)態(tài)變化，所以需要AIOps等新興的方法，能夠快速判定IT的問(wèn)題以及原因，然后阻斷問(wèn)題的蔓延。而傳統(tǒng)運(yùn)維是基于個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，關(guān)系是一對(duì)一，在未來(lái)云原生環(huán)境下無(wú)法做到。

基于對(duì)云原生各方面的分析與預(yù)判，擎創(chuàng)科技CEO&創(chuàng)始人楊辰指出，公司目前的產(chǎn)業(yè)方向有兩點(diǎn)，第一個(gè)是云原生，在云原生領(lǐng)域形成一個(gè)All in one的智能應(yīng)用平臺(tái)，里面包括了各種各樣的監(jiān)控、智能化處置、告警、定位，甚至包括一些自愈，全部都會(huì)為原生去打造，所以這是一個(gè)重要的方向。第二是擴(kuò)大對(duì)信創(chuàng)的支持，會(huì)在信創(chuàng)領(lǐng)域打造一個(gè)信創(chuàng)板的智能運(yùn)維。

西駿數(shù)據(jù)CEO何澤松的觀點(diǎn)是，一是AIOps最終的形態(tài)應(yīng)該是云原生運(yùn)維，一方面要適應(yīng)越來(lái)越多客戶把自己的系統(tǒng)部署在云上的趨勢(shì)，另一方面AIOps也變成云的一部分。二是AIOps與過(guò)去運(yùn)維監(jiān)控工具最大的不同是需要穿透各種云架構(gòu)，去跟蹤客戶的業(yè)務(wù)系統(tǒng)調(diào)用進(jìn)行分析。三是系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)和可觀測(cè)性方面，AIOps將形成反向的輸出和賦能，讓現(xiàn)有的監(jiān)測(cè)和觀測(cè)系統(tǒng)更加智能。最終形成一個(gè)構(gòu)建在云基礎(chǔ)上的云原生智能運(yùn)維平臺(tái)，變成一種云運(yùn)維服務(wù)平臺(tái)。

基于云原生對(duì)IT運(yùn)維的影響，行業(yè)也出現(xiàn)新的挑戰(zhàn)和要求。 

云智慧總裁劉洪濤認(rèn)為有2個(gè)方面，首先云化帶來(lái)的變化是運(yùn)維對(duì)象越來(lái)越多。

隨著企業(yè)推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，新增的應(yīng)用系統(tǒng)越來(lái)越多；隨著線上業(yè)務(wù)規(guī)模擴(kuò)大，應(yīng)用系統(tǒng)不斷地進(jìn)行細(xì)化拆分，組件的數(shù)量越來(lái)越多；隨著微服務(wù)的推行，節(jié)點(diǎn)朝著小而多的方向迅速發(fā)展。現(xiàn)在，一家企業(yè)一套應(yīng)用系統(tǒng)有幾百臺(tái)服務(wù)器，幾百個(gè)容器已經(jīng)是常見(jiàn)的事情。虛擬機(jī)和容器的爆炸式擴(kuò)大增長(zhǎng)，已經(jīng)不是危言聳聽(tīng)。這要求著運(yùn)維人員投入更多的精力來(lái)保障和運(yùn)維系統(tǒng)。但是傳統(tǒng)的運(yùn)維模式，例如操作文檔手工運(yùn)維，腳本方式手工運(yùn)維，按系統(tǒng)類(lèi)型分類(lèi)運(yùn)維，大量個(gè)性化特殊化運(yùn)維等等方式已經(jīng)無(wú)法解決。

第二對(duì)運(yùn)維的要求越來(lái)越高。IT規(guī)模小的時(shí)候，傳統(tǒng)運(yùn)維可能還可以停留在幾臺(tái)服務(wù)器的搭建，基礎(chǔ)軟件的安裝，日常的變更維護(hù)等等，只要保證系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行即可。但隨著企業(yè)的規(guī)模發(fā)展，對(duì)運(yùn)維也會(huì)提出更高的要求，例如幾百臺(tái)服務(wù)器規(guī)模化的部署，幾千臺(tái)大批量的操作，分鐘級(jí)甚至秒級(jí)的敏捷資源供給，自動(dòng)化的資源擴(kuò)縮等。在這些場(chǎng)景下，依靠傳統(tǒng)的資源管理和人工操作方式已經(jīng)無(wú)法滿足業(yè)務(wù)對(duì)運(yùn)維服務(wù)的要求。

隨著軟件不斷的迭代升級(jí)，目前云智慧處在4.0前后階段，國(guó)內(nèi)整個(gè)IT運(yùn)維市場(chǎng)已經(jīng)處在高增長(zhǎng)階段了。劉洪濤強(qiáng)調(diào)，4.0階段的企業(yè)有幾個(gè)維度需要注意，例如要有完善的管理體系，有足夠好的市場(chǎng)地位，產(chǎn)品質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量以及客戶滿意度都達(dá)到相對(duì)成熟才行，云智慧在往這個(gè)方向努力的過(guò)程中。

4、萬(wàn)事俱備，出海只欠東風(fēng)？

前文提到，國(guó)內(nèi)IT運(yùn)維技術(shù)在近幾年得到跨越式發(fā)展；賽道上也有云智慧、聽(tīng)云、日志易等眾多玩家依靠產(chǎn)品獲得客戶認(rèn)可；企業(yè)客戶的IT成熟度逐漸提高，運(yùn)維思維也在進(jìn)行轉(zhuǎn)變；資本市場(chǎng)今年更是加大力度......從各方面來(lái)看，國(guó)內(nèi)IT運(yùn)維企業(yè)出海好像“萬(wàn)事俱備，只欠東風(fēng)”了？

針對(duì)國(guó)內(nèi)IT運(yùn)維企業(yè)是否具備出海的能力以及機(jī)遇，各位受訪人也給出了不同的答案。 

其中，云智慧、聽(tīng)云、日志易在出海方面已經(jīng)是先行探索者。例如云智慧其在東南亞的出海過(guò)程中，已經(jīng)可以和國(guó)際TO B巨頭同臺(tái)競(jìng)技，甚至在某些特色方面能更勝一籌?！霸浦腔垡蔀橐患胰蛐缘耐ㄓ密浖髽I(yè)，這是我們的最終愿景。”云智慧總裁劉洪濤展望到。

“日志易2016年即發(fā)布英文版，開(kāi)始布局海外，目前已經(jīng)成功簽約來(lái)自新加坡、荷蘭、伊拉克、中國(guó)香港等市場(chǎng)的多家海外大型企業(yè)，在日志搜索處理通用語(yǔ)言SPL技術(shù)方面，日志易SPL在指令集數(shù)量、靈活性等方面已達(dá)到國(guó)際領(lǐng)先水平?！比罩疽讋?chuàng)始人陳軍說(shuō)道。

西駿數(shù)據(jù)CEO何澤松的觀點(diǎn)是，中國(guó)IT運(yùn)維企業(yè)出海有兩個(gè)天然優(yōu)勢(shì)。第一是國(guó)內(nèi)運(yùn)維數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)高于國(guó)外大多數(shù)國(guó)家。在中國(guó)設(shè)計(jì)出來(lái)的系統(tǒng)架構(gòu)和處理能力放在全球沒(méi)有太大性能問(wèn)題，甚至具有天然優(yōu)勢(shì)。第二是中國(guó)客戶樣本豐富，運(yùn)維需求多種多樣，同一個(gè)客戶對(duì)異常檢測(cè)或者根因定位的理解可能完全不一樣。如果IT運(yùn)維企業(yè)能夠在國(guó)內(nèi)不同的行業(yè)里都有一定的市場(chǎng)占有率或者優(yōu)勢(shì)，意味著產(chǎn)品的靈活性、功能性能等各方面具有非常大的優(yōu)勢(shì)，能夠提前覆蓋海外的各種場(chǎng)景，形成自己的優(yōu)勢(shì)。如果僅服務(wù)個(gè)別行業(yè)，在出海時(shí)就會(huì)遇到較大的挑戰(zhàn)。

晨暉創(chuàng)投投資副總裁文超對(duì)此看法有兩面性，一方面歐美地區(qū)IT水平已經(jīng)比較成熟，如果出海到這些地區(qū)會(huì)是硬碰硬拼產(chǎn)品力的狀態(tài)，必然存在較大挑戰(zhàn)。不過(guò)國(guó)內(nèi)企業(yè)可以充分利用大型項(xiàng)目的落地經(jīng)驗(yàn)打造競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，因?yàn)閲?guó)內(nèi)金融、運(yùn)營(yíng)商、交通等領(lǐng)域的C端用戶基數(shù)龐大，在其背后支撐的IT運(yùn)維的復(fù)雜度和性能要求必然也是Top級(jí)別。經(jīng)過(guò)國(guó)內(nèi)標(biāo)桿案例考驗(yàn)打磨過(guò)的產(chǎn)品，加上一些用戶體驗(yàn)和軟件兼容上的適配，也是有機(jī)會(huì)出海與歐美產(chǎn)品PK一下的。另一方面，企業(yè)出海也可以瞄準(zhǔn)一些發(fā)展中國(guó)家，來(lái)輸出我們數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)的經(jīng)驗(yàn)。

此外，擎創(chuàng)科技和聽(tīng)云提出了不同的想法。

擎創(chuàng)科技CEO&創(chuàng)始人楊辰指出，國(guó)內(nèi)IT運(yùn)維企業(yè)出海的能力和機(jī)遇都沒(méi)有到，認(rèn)為產(chǎn)品化的程度離出海還有距離，因?yàn)樗约阂恢倍荚趪?guó)際性的企業(yè)工作，特點(diǎn)是它對(duì)產(chǎn)品化的要求非常高，而國(guó)內(nèi)現(xiàn)在喊出海的這些企業(yè)，產(chǎn)品還不具備真正意義上的出海的能力。

“國(guó)外與中國(guó)的客戶不一樣，國(guó)外很多企業(yè)的員工動(dòng)手能力比較強(qiáng)，產(chǎn)品的文檔比較全，有一個(gè)社區(qū)就可以自己動(dòng)手做，也接受專(zhuān)業(yè)的工具干專(zhuān)業(yè)的事，所以他們經(jīng)常有幾十個(gè)工具配合協(xié)同完成。中國(guó)客戶更希望廠商提供更好的服務(wù)給他們，最好一個(gè)統(tǒng)一的平臺(tái)或者統(tǒng)一的工具能覆蓋框架，覆蓋所有訴求。所以從使用的角度上看，目前國(guó)內(nèi)IT運(yùn)維企業(yè)似乎還未到大規(guī)模出海的狀態(tài)。”聽(tīng)云總裁趙宇辰說(shuō)道。

不過(guò)，趙宇辰也表達(dá)了自己對(duì)出海的思路和戰(zhàn)略，那就是跟隨一些中國(guó)客戶出海，當(dāng)中國(guó)客戶走向海外的過(guò)程當(dāng)中，IT運(yùn)維企業(yè)跟隨他們一起出海，聽(tīng)云已經(jīng)有大量的相關(guān)案例。例如已經(jīng)為華為、阿里提供了海外數(shù)字化系統(tǒng)的監(jiān)控和運(yùn)維等服務(wù)。

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型、云原生的浪潮下，IT運(yùn)維的盤(pán)子會(huì)變得更大，產(chǎn)品市場(chǎng)更是足夠細(xì)分，例如從傳統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)維服務(wù)、應(yīng)用系統(tǒng)運(yùn)維服務(wù)、安全管理服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)接入服務(wù)、內(nèi)容信息服務(wù)等，到較新的自動(dòng)化、AIOps等。因此，資本、企業(yè)不斷進(jìn)入IT運(yùn)維這個(gè)巨大的角斗場(chǎng)中，他們?nèi)绾胃鶕?jù)自身優(yōu)勢(shì)群雄逐鹿，成為未來(lái)的"王者"？今年獲得E輪1.5億美元的云智慧有希望嗎？

校對(duì)/李小娜

策劃/Eason