2022年IT运维管理行业发展报告

2022年IT运维管理行业发展报告目录contentsIT运维管理行业概述01IT运维管理行业环境02IT运维管理行业现状03IT运维管理格局与发展趋势04PART01IT运维管理行业概述IT运维管理是时下IT界最热门的话题之一.随着IT建设的不断深入和完善,计算机硬软件系统的运行维护已经成为了各行各业各单位领导和信息服务部门普遍关注和不堪重负的问题.由于这是一个随着计算机信息技术的深入应用而产生的新课题,因此如何进行有效的IT运维管理,这方面的知识积累和应用技术还刚刚起步.对这一领域的研究和探索,将具有广阔的发展前景和巨大的现实意义所谓IT运维管理,是指单位IT部门采用相关的方法、手段、技术、制度、流程和文档等,对IT软硬运行环境、IT业务系统和IT运维人员进行的综合管理。企业将IT部门的职能全部或部分外包给专业的第三方IT外包公司管理，集中精力发展企业的核心业务。简单的说就是企业在内部专职IT运维人员不足或没有的情况下，将企业的IT外包服务流程，包括全部办公硬件、网络及外设的维护工作转交给专业从事IT运维的公司来进行全方位的维护。行业定义IT运维管理行业定义发展历程1234人工运维企业IT系统构造简单,维护量少，人工运维占据大部分工作量;运维人员缺乏运维软硬件系统支持,运维效率偏低。这种被动式运维普遍存在管理不顺畅、缺乏知识积累的问题,严重阻碍运营效率的提升，因此"被动运维"向“主动运维"转变颇为关键;ITIL流程化运维DevOps自动化运维AIOps智能运维随着企业IT运维人员不断增加,运维团队的建立有助于对运维人员的行为活动规范管理;ITIL强调流程、规范、分工。流程化:以ITIL为理念核心的(ITSM系统将运维操作流程化,运维人员按照流程工作。规范化:规范人员行为，避免偏离方向。分工化:运维人员按照技能有效分工,相互协作;当前运维所处的阶段。IT技术革新走向互联网时代,企业业务变更愈加频繁,ITIL流程化运行的负面效应明显;DeVOps体系让开发和运维信息更加透明化,有效将运维过程中遇到的问题反馈到开发部门;AlOps是DevOps的有力补充，基于已有的运维数据,通过机器学习方式检测到运维人员及自动化运维忽略的潜在的系统安全和运维问题;我国AIOps行业处于初级阶段，目前运维产品以传统的被动式监管和运营为主,AIlOps仅应用于单一场景;步入大数据5G时代,云计算、微服务和容器化等新技术不断深入,将带领AIOps实现故障预测和故障自愈等多场景智能决策,成为ITOM领域的新增长点产业链上游87%90%67%98%IT运维管理行业上游龙头企业已开始对产业链进行延伸，逐渐进军原材料生产领域，以规避高额进口原料的成本支出，攫取上游毛利。此外，伴随着上游原料生产企业的重组进程加快以及中国市场参与者技术水平的提高，IT运维管理行业上游原材料供应有望朝着专业化和规模化的方向继续发展，逐渐抢夺外资企业在行业内的话语权。产业链中游IT运维管理行业中游企业原材料大部分依靠进口，主要原因是下游消费终端为保障科研成果，对行业产品的质量稳定性要求较高，因此，中游科研用制备厂商更倾向于选择仪器先进、供应链稳定的进口原材料供应商。企业产品价格主要受市场供求关系的影响。由于IT运维管理企业的产品毛利较高，原材料价格波动不会对企业的盈利能力产生重大影响。产业链下游IT运维管理行业下游企业市场空间广阔、销售范围广、用户分散、单批数量少、销售单价高等特点。随着全球范围内生物医药行业研究的深入及产业化程度的提升，中国行业产品种类进一步丰富，应用领域持续增加，个性化、高端化的产品将逐渐获得更广阔的应用空间。PART02IT运维管理行业发展环境政治环境1坚持"统筹推进、创新引领、驱动发展、惠及民生、合作共赢、确保安全"的基本方针，提出网络强国"三步走"战略目标。到2020年，核心关键技术部分领域达到国际先进水平;到2025年，建成国际领先移动通信网络,根本改变核心关键技术受制于人局面《促进大数据发展行动纲要》《国家信息化发展战略纲要》坚持开放共享、融合创新、变革转型、引领跨越、安全有序的基本原则，充分发挥我国互联网的规模优势和应用优势，坚持改革创新和市场需求导向，大力拓展互联网与经济社会各领域融合的广度和深度坚持创新驱动发展，加快大数据部署，深化大数据应用，已成为稳增长、促改革、调结构、惠民生和推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择《关于积极推进“互联网+"行动的指导意见》政治环境2《“十三五"国家信息化规划》《推动企业上云实施指南(2018-2020年)》《国家新一代人工智能标准体系建设指南》到2020年“数字中国"建设取得显著成效，信息化发展水平大幅跃升，信息化能力跻身国际前列,具有国际竞争力、安全可控的信息产业生态体系基本建立到2020年，力争实现企业上云环境进一步优化,行业企业上云意识和积极性明显提高，上云比例和应用深度显著提升，云计算在企业生产、经营、管理中的应用广泛普及到2021年，明确人工智能标准化顶层设计，研究标准体系建设和标准研制的总体规则,明确标准之间的关系，到2023年，初步建立人工智能标准体系，重点研制数据、算法、系统、服务等重点急需标准，并率先在制造、交通、金融、安防、家居、养老、环保、教育、医疗健康、司法等重点行业和领域进行推进《关于推进“上云用数赋智”行动培育新经济发展实施方案》在已有工作基础上，大力培育数字经济新业态，深入推进企业数字化转型，打造数据供应链，以数据流引领物资流、人才流、技术流、资金流，形成产业链上下游和跨行业融合的数字化生态体系，构建设备数字化-生产线数字化-车间数字化-工厂数字化-企业数字化-产业链数字化-数字化生态的典型范式。经济环境80%60%40%20%0%100%12月11月10月9月8月7月6月5月4月信息产业是与国民经济发展息息相关的战略性、支柱性产业，云计算、大数据、移动互联网等新业态的出现驱动信息产业迈向新的阶段，IT服务也发展为引领科技创新、驱动经济社会转型发展的核心力量。2012-2019年，我国IT服务市场规模呈现上升趋势。从增速来看，2017年的增速达到了15.61%，市场规模达到6048.4亿元。2019年，中国IT服务市场规模达到7958亿元，同比增长112%。根据近年来中国IT服务市场的发展，前瞻预测2020年我国IT服务市场规模将达8254亿元左右。65%为客户服务是我们存在的唯一理由，客户需求是我们发展的原动力。我们坚持以客户为中心，快速响应客户需求，持续为客户创造长期价值进而成就客户。为客户提供有效服务，是我们工作的方向和价值评价的标尺，成就客户就是成就我们自己为客户服务是我们存在的唯一理由，客户需求是我们发展的原动力。我们坚持以客户为中心，快速响应客户需求，持续为客户创造长期价值进而成就客户为客户服务是我们存在的唯一理由，客户需求是我们发展的原动力。我们坚持以客户为中心，快速响应客户需求，持续为客户创造长期价值进而成就客户我们的分析社会环境101目前，国内IT运维管理行业的下游主要为电信、金融、能源、交通和政府等信息化程度相对较高的领域。随着国内经济的快速发展、企业信息化水平的提升和市场竞争的加剧，企业将普遍加强内部控制并实施精细化管理。作为企业信息化建设和精细化管理不可或缺的有机组成部分，IT运维管理将被越来越多的企业或机构采纳并实施，其刚性化的市场需求将得到持续增长。金融业第三方IT运维在信息技术发展的驱动下，金融机构相继实施了数据大集中工程，建立起集约化和集成化的数据中心，将传统的“总部—分部”体制下的分散资源集中到总部。金融业是中国IT运维行业的主要的应用领域之一。2017年金融业第三方IT运维市场规模约为161亿元，较上年增长了20.9%。02国务院印发“十三五”国家战略性新兴产业发展规划，提出实施网络强国战略，加快建设“数字中国”，推动物联网、云计算和人工智能等技术向各行业全面融合渗透，构建万物互联、融合创新、智能协同、安全可控的新一代信息技术产业体系。到2020年，力争在新一代信息技术产业薄弱环节实现系统性突破，总产值规模超过12万亿元。社会环境2WEAREPROFESSIONAL随着中国信息化建设力度的不断加大以及IT技术的不断创新与发展，使得各行各业都对IT系统的使用不断增加，依赖性越来越高。以电信运营商、金融企业为代表的大型客户的IT系统，尤其是其在线关键业务IT应用系统对运维管理的刚性需求持续快速增长，以保障其关键业务系统能够7×24小时持续、不间断地稳定运行。IT运维管理行业作为信息化建设后期维护的一个重要组成部分，其重要性也日趋突显。行业驱动因素各政府部门推动《企业上云实施指南(2018-2020年)》、《国家新一代人工智能标准体系建设指南》等一系列政策推动智能运维行业发展政策支持云计算凭借其低成本、按需灵活配置和高资源利用率等核心优势．将逐步实现对传统IT模式的替代。我国云计算经过多年的产业培育期，目前产业链和商业模式已发展成熟，获得广泛应用;云计算按后台位置主要划分为私有去、公宥云和混合会竺种形态。随着智能时代的发展，传统企业为降低信息化建设成本和优化运营管理流程eaHl云进程加快。2020年中国公有云市场规模达1277亿元，同比2019年增长85.2%，增速远超过同期私有云市场和全球公有云市场增长增速云计算不断发展人工智能算法融合机器学习和深度学习，将IT运维工具和服务平台收集的大数据进行异常诊断分析和故障处理，促使大量依赖人脑决策以及收购操作的传统IT运维模式转型为AlOps。2020.年中国人工智能产业规模达1606亿元，同比2019年增长24%。人工智能行业发展IT运维管理外包在降低管理成本、提高运营效率方面的优势日益凸显。综合来看，企业管理日渐成熟、运维工作日益繁重、运维工作特殊性质、服务公司的成长是IT运维管理外包的主要驱动因素。IT架构复杂度和多样性不断提高PART03IT运维管理行业现状行业现状根据企查猫的数据显示，2015-2019年以来我国IT运维管理行业新成立企业呈现逐年递增趋；2019年新成立的IT运维管理行业企业有245家，相比2015年的2家增长了125倍。从注册资本在1千万以上的新企业来看，2015-2019年呈现上升趋势，在2019年共有48家新成立企业注册资本在1千万以上，达到近年来高峰。2020年1-10月，我国IT运维管理行业新成立企业有104家；其中，注册资本在1千万以上的企业有23家。关键字为客户服务是我们存在唯一理由，客户需求是我们发展的原动力。我们坚持以客户为中心。行业热点热点一IT运维管理应用领域广泛热点二科研服务市场持续增长热点三行业产品质量整体提高IT运维管理行业热点IT运维管理行业具有市场空间广阔、销售范围广、用户分散、单批数量少、销售单价高等特点。IT运维管理行业技术提升，多元化科研服务平台持续扩张，促进高价值服务企业品牌形成。行业产品化发展，集研发、生产、销售于一体的综合性科研服务企业逐渐增多。IT运维管理行业产品质量有待提升制约IT运维管理行业发展。行业内产品质量参差不齐，导致研究结果可靠性难以保证，产品丧失市场竞争力。IT运维管理行业难形成统一的监督管理规范,产品质量主要靠企业自主检测保障，监管难度大。中国IT运维管理行业产品主要集中在中低端领域，高端领域被外资企业垄断，产品品质有待进一步提升。行业现状ITOA是ITOM行业中新兴的细分市场，是企业对IT运维管理提出更高要求的表现。随着IT运维管理发展越来越深入，企业对运维管理的需求已经不仅是追求系统的稳定和健康运行，以运维数据指导业务和决策是ITOM发展到一定阶段必然的产物。但是，ITOA与传统的IT运维管理间的关系并非是割裂的，相反的，企业进行大数据分析所需要的数据正是来源于原有的IT运维系统，即ITOA必须建立在传统运维的基础之上，两者的发展应当是相辅相成的。与传统IT运维管理不同的是，ITOA要求CIO能够站在企业的战略高度审视整个IT系统，将IT性能数据和业务数据结合，通过综合的诊断和分析了解企业内部的运营状态，能够为企业的经营管理创造更大的价值。相比新兴的细分ITOA领域，ITOM市场经过多年发展已经逐渐过渡到稳定增长阶段。ITOM市场规模的增长主要来自于IT运维体系内部的迭代升级。2019年ITOM整体市场规模达到106.4亿元，同比增速1IT运维服务市场规模增长的首要原因是数据中心本身的扩张。信息化建设进程的深入让数据的价值显现，政府和企业对数据中心的需求都在不断提高，无论是数据中心的建设数量或是建设规模都表现出持续的增长。由于企业业务的不断扩张，在金融、电信等重点应用领域，数据中心运维的合同额呈现出逐年上升的趋势。数据中心基础架构复杂度提高、服务器数量急剧增长、机房能耗快速攀升等因素，对数据中心的空间优化和容量扩展能力带来巨大挑战，从而促使新的运维服务需求产生。

数据中心ITOA增速逐年放缓市场规模传统T运维存在人工运维成本高、运维人员被动、告警滞后等问题。AIOps利用人工智能算法迅速查找故障、分析原因，形成动态基线预测故障。AlOps2006年在中国大陆提出，当前还处于初步探索阶段。政府、金融、电信等领域是下游主要应用场景，重点应用企业如国家电网、中石油、医保局、省市委存在数据中心基础架构愈加复杂、服务器数量急剧增长、机房能耗快速攀升等特点，促使智能运维服务的需求产生。2016-2020年中国IT智能运维行业市场规模由269.3亿元增长至560.8亿元，年复合增长率为20.1%。十四五国家政策提出加快企业数字化发展，人工智能产业全面提速，建设数字政府和医疗以及推动制造业优化升级。随着5G技术在中国市场全面商用，云计算、大数据技术高速发展AIOps基于ITOM/ITOA系统将实现技术进一步演变。作为企业数字化转型关键支撑力，AIOps在下游企业间的渗透率将逐步提高。未来可期∶到2025年中国I智能运维行业规模将达1095亿元，复合增长率达约15.9%。WorkReport行业痛点单位IT系统涉及的设备种类繁多、管理地域分散，IT服务水平远远跟不上企业规模的扩大。系统常需要在根据用户的实际应用需求进行个性化定制，这将需要用户为系统的二次开发的工作流支付一笔额外的高昂费用。而且在定制后的强工作流模式的系统使用中，用户还是会发现它操作不够灵活，影响了事件处理的及时性，改得多了就失去运维系统其原先本身的目标与价值，致使IT运维成本失控设备种类繁多、管理地域分散成本控制过高没有建立起稳定、规范的IT运维机制。现有的IT运维流程的操作层面缺乏统一。如事件单提交之后，事件预判和优先级的设定缺少统一、规范的指导文档，仅以人员的主观经验或约定俗成的方式指导事件的处理过程。有识别但无规范，有处理但无管理，有人员但忙于救火，有工具但支持力度不足，直接影响维护体系的效果。IT运维机制不完善，流程操作层面缺乏统一IT运维的绩效考核机制尚不完善主观的绩效考核难执行，客观的绩效考核难制定，模糊的绩效考核难见效。目前在绩效考核方面虽然采用填写工作表的方式对不同岗位的工作时间进行收集、评测和考核，在一定程度上体现了IT运维人员的工作量情况，但还是很难全面准确的反映IT运维人员真实的工作绩效表现。因此，IT运维人员绩效考核机制需要进一步完善，帮助组织构建奖惩分明的文化和环境，推动IT运维团队的良性持续的发展。产品质量问题质量参差不齐高端产品发展落后IT运维管理行业缺乏完备的质量控制和质量保证体系，生产商缺乏统一的生产标准，行业内产品质量良莠不齐，导致产品的可靠性难以保证，丧失产品市场竞争力行业监管难度大中国国家政府秉承创新开放的态度，支持和鼓励科学研究创新，对科学研究试验不设置严格限制，因此，IT运维管理行业不存在统一的监督管理规范，产品质量主要依靠生产企业自主检测，IT运维管理行业产品质量的监管难度加大在中低端产品领域，仍然有较大比例的产品依赖于进口渠道。此外，IT运维管理行业企业缺乏创新研发能力以及仿制能力，加重下游消费端对进口科研用检测试剂的依赖，不利于IT运维管理行业的发展行业发展建议ServicehotITSM通过IT流程处理模式，简化事件处理流程，为业务部门提供的IT服务与支持更为及时和高效。平台快速记录工单申报，建立工单的处理级别和对应的负责人，快速区分工作职责及优先级，工单处理流程图记录全程操作过程，并进行下一步指引工作，最终形成报表数据，方便对工单进行有据可查及对下属工作进行考核，通过知识库获取已有的解决方案，从而帮助运维人员及时处理当前故障。同时结合资产和合同的管理，提高资源的可用率，使得资产的信息一目了然。实现“四化运维”的价值:运维管理制度化、运维内容明细化、运维服务流程化、运维专家虚拟化。通过IT流程处理模式，简化事件处理流程建立统一的IT运维管理体系，完善并规范IT运维流程支持经验和知识的共享化参照ITIL最佳实践并结合公司的实际情况，将IT运维管理规范化为一系列标准流程，包括服务台、事件管理、问题管理、变更管理、发布管理、配置管理和服务级别管理等。然后通过IT服务管理工具将各个IT运维流程集中在同一个平台上进行管理。基于标准的流程体系和统一的管理平台，与IT运维相关的资源（包括部门、人员）得以有效整合，并采用相互识别的“相同语言”进行深入、充分的沟通，提高生产效率和信息传递的及时性。提供丰富知识库和完善管理。用户通过知识库，如FAQ、关键词检索等，可以初步搜寻解决方法，这样问题就会以最小的资源开销和最快的处理效率得以解决；IT维护人员通过知识库及时、准确地选择解决最优方案，可解决大部分常规问题；资深运维人员、专家，可以根据故障发生的频度，把经过实践证明正确的解决方案形成知识库，供其他运维人员使用；另外，相关应用系统的业务处理人员可以通过共享的知识库或实践指导库，提交或者获取相关业务处理的知识。PART04IT运维管理格局与发展趋势竞争格局竞争格局1IT运维管理的主体包括企业自身和原厂服务商、第三方运维服务商。企业通常会自建IT运维团队来处理简单的运维问题，而对于更加专业的问题则会交由专业的运维服务提供商来解决。目前，数据中心核心系统的运维依然以原厂服务商为主，原厂服务商中包括IBM、HP、Oracle、Dell等国际知名厂商，以及华为、浪潮、曙光、联想等国内厂商。IT国产化的大趋势导致国际厂商的垄断格局被打破，国内厂商的市场占比持续增加。随着数据中心运维市场的深入发展，数据中心软硬件设备越来越复杂和多样化，企业更愿意接受第三方运维服务，实现跨厂商的硬件维保和软件运维服务，第三方运维服务商已经逐渐成长为和原厂服务商势均力敌的力量。以专业的数据中心运维服务为核心业务的IT服务商包括银信科技、天玑科技、新炬网络、海量数据等。这类企业在下游行业客户的布局当中各有侧重，如天玑科技重点服务于电信运营商，而银信科技则更多的面向金融行业客户提供运维服务。竞争格局2在国内的ITOM领域，金融、电信等高端用户群体中“四大国际巨头”依然占据大部分的市场份额，国内的ITOM厂商则集中在大量的长尾市场中服务于中小型企业。相比国际巨头所提供的ITOM产品和服务，国内厂商在解决方案和实施落地等本地化方面具有更强的能力。2013年的棱镜门事件让企业运维管理中潜在的信息安全问题浮出水面，对信息自主可控的要求为国内ITOM厂商在高端市场的拓展提供了绝佳的机遇。国内厂商通过积极运用新的运维技术和理念，提升自身能力，缩小与四大国际巨头的差距，加速运维国产化的趋势。在现有的ITOM三类产品中，ITOM市场中监控类产品占据了主导地位，份额超过50%，监控类产品中又以APM和可用性&性能管理产品为重。部分统计显示，海外营业额超过20亿美元的传统大型企业中，有70%都在一定程度上使用APM。由于自动化类的产品研发成本较高，管理类工具研发周期偏长，发展仍处于较早期。行业发展趋势2019202020212022落地多样化及产业生态化AIOps落地多样化。目前AIOps在互联网公司、银行领域间渗透率较高，而证券、保险，电力、运营商、工业制造、国家机关、自动驾驶公司也逐渐尝试AlOps落地。场景多样化和场景精细化AlOps场景多样化。AIOps通常分为5大场景:即异常发现、事件发现、事件分析