IT运维管理：ITIL先锋论坛-中国IT智能运维行业市场权威分析概览 - 上传

中国IT智能运维行业概览WWW.ICdOIeO.COITI卜運用業界智能运维、云计算、人工智能报告主要作者：黄旖晴2021/09报告提供的任何内容(包括但不限于数据、文字、图表、图像等)均系头豹研究院独有的高度机密性文件(在报告中另行标明出处者除外)。未经头豹研究院事先书面许可，任何人不得以任何方式擅自复制、再造、传播、出版、引用、改编、汇编本报告内容，若有违反上述约定的行为发生，头豹研究院保留采取法律措施，追究相关人员责任的权利。头豹研究院开展的所有商业活动均使用“头豹研究院”或“头豹”的商号、商标，头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机报告主要作者：黄旖晴2021/09头豹研究院简介◆头豹是国内领先的原创行企研究内容平台和新型企业服务提供商。围绕“协助企业加速资本价值的挖掘、提升、传播”这一核心目标，头豹打造了一系列产品及解决方案，包括：数据库服务、行企研报服务、微估值及微尽调自动化产品、财务顾问服务、PR及R服务，以及其他企业增长咨询服务等◆头豹致力于以优质商业资源共享为基础，利用大数据、区块链和人工智能等技术，围绕产业焦点、热点问题，基于丰富案例和海量数据。通过开放合作的研究平台，汇集各界智慧，推动产业健康、有序、可持续发展目100万+行研数据元素2万+终端100万+行研数据元素2万+终端公司目标客户群体投行覆盖率达80%资深分析师和研究员合作专家细分行业深入研究原创内容四大核心服务企业服务为企业提供定制化报告服务、管理咨询、战略调整等服务云研究院服务提供行业分析师外派驻场服务，平台数据库、报告库及内部研究团队提供技术支持服务行业排名、展会宣传行业峰会策划、奖项评选、行业白皮书等服务园区规划、产业规划地方产业规划，园区企业孵化服务2◎20212◎2021LeadLeo研报阅读渠道详情咨询详情咨询1、头豹科技创新网:PC端阅读全行业、干本研报上海南京深圳表说表说专家说数说33我国AIOps行业处于起步初期，随着国家政策加持、5G、云计算和大数据的高速发展，AlOps行业有望引来大发展主，智能运维仅应用于单一场景。目前传统运维存在诸多问题，IT系统复杂度增加，运维人力成本提升较快。随着人工智能技术的日渐精进，数字化平台自动式运维将运维数据可视化，AlOps应用前景广阔中国IT运维管理市场长期被国际运维服务商占据市场领先ce金融终端产化趋势下，国内IT运维管理行业迅速崛起。当前中国IT运维管理厂商adle大体可分为原厂运维服务商、第三方运维服务商和ITOM/ITOA厂商。中合型”服务商是系统集成商突破行业竞争白热化的关键破局之道。中国ITOM/ITOA市场中产品型厂商在业务布局中各有侧重，国内厂商在NPM领域和应用性能领域占据领先地位。云计算和人工智能技术的更新迭代和市场规模的不断扩大将驱动智能运维迈向更高阶段·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。人工智能算法融合机器学习和深度学习，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。云计算和人工智能技术的发展将使得AlOps应用场景将更加多样化和精细化，落地更加精细化。能和云计算高速发展趋势下，析技术和AI算法，自动从海量数据中学习并总结目录◆中国IT智能运维行业综述◆中国IT智能运维行业产业链分析16·产业链上游17 ◆中国IT运维行业环境分析 ◆中国IT智能运维行业发展趋势 ◆中国IT智能运维行业细分赛道企业介绍 ◆法律声明目录目录◆Terms ◆OverviewofChinaITIntelligenceOperationsIndustry DevelopmentHistory ·DefinitionandClassificationofITIntelligenceOperations ·DefinitionandClassificationofSaaS ·MarketScaleofChinaITIntelligenceOperationsIndustry ·ApplicationsofChinaITIntelligenceOperationsIndustry ◆IndustryChainAnalysisofChinaITIntelligenceOperationsIndustry ·OverviewofIndustryChain ·UpstreamofIndustryChain DownstreamofIndustryChain ·Mid-streamofIndustryChainDownstreamofIndustryChain ◆CompetitiveLandscapeofChinaITIntelligenceOperationsIndustry21·AnalysisofMarketParticipantsEvolution ◆IndustryEnvironmentofChinaITIntelligenceOperations ·AnalysisofIndustryPolicy ·DrivingFactorsofIndustry ◆DevelopmentTendencyofChinaITIntelligenceOperationsIndustry ◆CompanyProfile◆Methodology34◆LegalStatement◆SaaS:软件服务化SoftwareasaService,是运营SaaS软件的平台。SaaS提供商为企业搭建信息化所需要的所有网络基础设施及软件、硬件运作平台，并负责所有前期的实施、后期的维护等一系列服务◆ITIL:信息技术基础架构库。全球公认的一系列信息技术(IT)服务管理的最佳实践。由英国中央计算机与电信局(简称CCTA)—手创建，旨在满足将信息技术应用于商业领域的发展需求◆DevOps:一组过程、方法与系统的统称，用于促进开发(应用程序/软件工程)、技术运营和质量保障(QA)部门之间的沟通、协作与整合。◆ITOM:指采用专业的信息技术和方法，对软硬件环境、网络、应用系统及运维服务流程等进行综合管理，目的是保障系统与网络的可用性、安全性和业务的持续性◆应用性能监控(APM):指监控应用性能以确保始终提供最佳服务的过程。APM应用性能监控有助于识别和解决与性能相关的问题，优化应用的响应时间并确保应用的可用性◆网络性能监控和诊断(NPM):功能强大且经济实惠的网络监控软件，可以快速检测、诊断和解决网络性能问题及故障◆CMDB:逻辑数据库，包含了配置项全生命惆期的信息以及配置项之间的关系(包括物理关系、实时通信关系、非实时通信关系和依赖关系)中国IT智能运维行业东财Choice金融终端——行业综述8企业运维行业综述——发展历程运维管理行业历经四个阶段，目前在企业内应用范围较广是集研发运营一体化的自动化运维工具，智能运维行业尚处于起步初期，大数据时代的到来将引领智能运维行业快速发展ITIL流程化运维AlOps智能运维ITIL流程化运维AlOps智能运维人工运维人工运维效率偏低、人力成本高标准化、流程化开发运维一体化大数据、人工智能维护量少，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初始化阶段，可用性低来源：头豹研究院编辑整理·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。·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dleDevOps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ITSM系统将运维操作流程化，运维人员按照流程工作。规范信息更加透明化，有效将运维过程中遇到的问题反馈到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；·ITIL模式，技术架构相对简单，运维操作较为稳妥，适用于企业业务变更频率低的IOE技术架构时代DevOps体系效率高，在持续集成、持续自动化测试、持续部署平台、立体化监控、技术结构优化等多种自动化侗剧的支撑下，企业产品的版本发布和运维的过程被大幅度压缩，效率迅速提升步入大数据5G时代，云计持续部署平台、立体化监控、技术结构优化等多种自动化侗剧的支撑下，企业产品的版本发布和运维的过程被大幅度压缩，效率迅速提升ITOM领域的新增长点头豹洞察口运维技术的更新迭代历经四个阶段。运维口运维技术的更新迭代历经四个阶段。运维领域最新技术智能运维(AlOps)是主动式运维管理(DevOps)的高级智能进阶版，其建设和使用成本是DevOps四倍之多。AlOps主要依靠人工智能技术对运维管理对象的海量的运维大数据进行建模分析，如日志、监控信息、应用信息等进行提炼和规律总结。目前我国AlOps发展处于早期阶段，技术的应用集中在金融、互联网及通信等顶尖公司。口随着IT系统复杂度增加，运维成本尤其是人力成本提升较快。根据行业专家访谈，人力成本包括现场维护、训练教育、人员流失和招聘等成本，占整体维护成本四成。当前进入信息化时代和大数据新纪元，数据繁多且维度复杂，数字化平台自动式运维将运维数据可视化、并提供分析决策，将逐渐取代人工运维。此外，得益于人工智能技术的日渐精进和机器分析自判的能力逐步加强，AIOps应用前景广阔。企业运维行业综述——定义、特性与分类的可用性、安全性和业务持续性ITOM定义与特性ITOA定义与特性障，技术优干监控为主的时候处理。W9.leadleoITOM是传统运维管理平台，具备多项I运维工具，倾向于管理特定细分领域，完成单一任务。细分产品看，监控类产品占据主导地位，份额超50%;由于自动 ITOA落地领域容量分析ITOA落地领域容量分析预测、成本、扩展运行分析多方位、高效分析通信数据客户体验快慢(性能),好坏(业务)EQ\*jc3\*hps65\o\al(\s\up7(能),析)可视化配置蓝图、运行状况全景AlOPS智能监控，预测、定位、决策机器数据口ITOA收集服务端各类运行数据，根据不同数据类型建立数据计算平台入ITOA时代，2014年企业TOA渗透率只有5%,2017年渗透率达15%。随着计算机算法不断更新迭代，市场对wTQAd需求将快速上升运维数字化建设的技术指引中的智能解决方案落地领域ITOM细分产品监控当前运行状况应用性能报告当前发生的问题分析问题产生对的原因预测问题对系统的影响制定止损方案IT资产和财务adleqT服务支管理持管理网络性能监控和诊断(NPM)自动化工具ITOM工具运用基础服务监控大型机监控监控(APM)的被动运维方式，缺乏数据分析能力，无法从收集数据中洞察有价值的信息；AlOps平台建立在传统的TTOM工具之上，把TOM作为分析的源头。通过接口来源：头豹研究院编辑整理来源：头豹研究院编辑整理一种基于SaaS的智能安全运维系统购厂商的运维服务支付费用，并通过互联网获得SaaS供应商所提供的运维服务云计算的三种服务形式口客户不用自己构建数据中心，通过租用方式口将完整的软件研发和部署平台，包括应用设计、应用开发、应用测试和应用托管，作为服务提供给客户口将应用软件统一部署在厂商服务器上，客户可以根据实际需求，任意选择所需(基础设施及服务)(平台即服务)(软件即服务)云计算分类分类SaaS和运维管理单元(SaaS体系架构)客户端服务层东客户端服务层东财Choide金融终端wWVAleadleo运维管理运维管理单元口云服务管理层：接收用户数据访问请求，完信息管理层口交互链接，采集用户访问信息，进行安全分SaaS区别于传统软件的优势开放式操作和管理，可重复使用部署时间快功能的部署只需一周多时间，大型SaaS软件部署低于90天头豹洞察过机器学习算法对海量的多维的时序指标进行异常检测，通过知识图谱关联口整体而言，SaaS模式的软件项目通过接入互联网即可使用，拥有开放式便捷口当前中国拥有众多千万级别的中小型企业，且均有使用IT服务的需求，但缺乏承担IT系统建设与运维成本的能力，因此预计未来中小企业成为使用SaaS头豹LeadLeo行业综述——中国IT智能运维市场规模··2020年中国IT智能运维市场规模为560.8亿元，年复合增速为20.1%。预计未来以15.9%复合增速扩张，2025年市场规模达1093.5亿元中国IT智能运维管理市场规模，2016-2025年预测单位：[人民币亿元]CAGR:20.1%600.0400.0600.0400.0361.4东财Choice金融络560.8WWW.eadled441.6788.8694.7312.5269.3269.3200.0200.0201620172018201920202021e2022e2023e2024e2025e2016来源：头豹研究院编辑整理头豹洞察口传统IT运维存在人工运维成本高、运维人员被法迅速查找故障、分析原因，形成动态基线预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%.口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，AlOps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，AlOps在下游企业间的渗透率将逐步提高。未来可期：预计到2025年中国IT智能运维行业规模将达1093.5亿元，复合增长率达约15.9%。12行业综述——AlOps落地场景的逻辑框架传统运维存在的问题无法实时反映运行态势无法实时反映运行态势口传统运维模式采用阈值对特定监控指标进行监控告警。阈值告警模式存在多种缺陷，如不能直接反映系统实时运行状态，监控缺乏精细化口传统运维故障分析对低级故障关注度低，对高等级告警事件才予以关注。低级别告警数量综合反映IT环境总体运行环境融若能及时发现处理，则能规避部门高级别告警事件口一旦产生业务告警，管理人员会专注于分析业务系统，从而无法找到告警原因。告警新规则不够完善告警新规则不够完善口现有监控工具在告警规则定义层面较为简单，现有告警策略无法通过策略满则复杂业务系统的告警分析来源：头豹研究院编辑整理智能运维平台原型系统逻辑框架应用场景应用场景性能预测根因分析检索服务CMDB故障实效链系统图像分布式实时计算eadleo分布式批处理计算运维策略库数据计算数据存储数据采集关键路径智能预测故障根因分析数据可视化智能运维概念(融合分析各类监控数据，产生更大智能)大数据历史数据分析实时异常检测机器学习性能分析大数据历史数据分析实时异常检测机器学习性能分析相关性分析运维数据无差别接入发现异常定位故障基线预测支撑运营自动化处理头豹LeadLeo头豹洞察·智能运维以传统ITOM运维平台为基础，通过接口集成，将各ITOM平台组件孤立的运维数据汇总，形成多维数据管理。根据行业平均水减为只需2人全职完成，为企业降本增效；透率仅为5%;2019年AIQps企业渗透率为25%。随着随着企业数字化转型进入新阶段，AIOps是IT运维行业的发展必然，Gartner预测至2022年大型企业AlOps渗透率为40-50%,中小企业将逐渐利用AlOps进行业务运营和IT运维，取AIOps的四个关键功能·采集当前的运维数据，集成现有IT运维工具，快速发现IT系统中的异常·利用算法、复合数据分析等高级数据分析技术对IT系统各个环节的故障快速定位·通过大数据、人工智能技术分析用户的行为日志和运维数据，发现潜在故障问题·分析业务环节中各个分布式系统数据，合理优化IT服务，挖掘关键业务的KPI,支持业务运营中国IT智能运维行业东财Choice金融终端——产业链分析产业链分析——产业链总览智能运维行业产业链由上中下游组成，上游以软硬件供应商为代表，中游包含原厂运维服务商、第三方运维服务商、ITOM/ITOA厂商和IT基础架构系统集成商，下游集中于电信、互联网、金融、电力能源等领域上游(硬件、软件供应商)上游(硬件、软件供应商)lenovO联想硬件设备厂商lenovO联想硬件设备厂商口存储设备口网络设备采购软硬件后集成到统一的采购软硬件后集成到统一的口数据库口中间件口操作系统腾讯云亚马逊云科技一阿里云H3C来源：头豹研究院编辑整理原厂运维服务商第三方运维服务商直章M(beLL)银EQ\*jc3\*hps76\o\al(\s\up6(M),信科)技MicrosoftHUAWEI雪冀听云TINGYUN神州数码云智慧CloudwiseNEUSOFT下游(终端用户)下游(终端用户)销售渠道+终端用户销售渠道+终端用户工业与制造业中国移动中华人民共和国商务部Wwm国家统计局●外不印SPCZHEJIANGENERGY中国电信CHINATELECOM互联网行业电信行业招商银行政府ChinaMobile设备类型主要设备名称分类构成构成部件说明上游代表性企业●芯片组●磁盘系统●处理器●硬盘●系统总线·稳定性、安全性、性能方面要求较高·存储、处理网络80%的数据和信息·用途广泛，可应用在网络游戏、网站和企业工作材料中亚太本土领先企业管理软件和企业移动应yonyou用、企业云服务提供商。推出的面向大型●只读存储器企业管理软件有用友iSM智能服务管理器◆硬件设备●随机读写存储器●磁性材料数据形式进行存储·可应用于录音机和磁盘中·专业管理软件供应商和聚焦B2B2C大数据综合服务提供商。公司大数据、智能应用口网络设备●集线器●网桥●交换机●网卡●集成机●中继器东财Ch连接计算机和传输介质种类繁多le具与日俱增平台，已在财政、国资、通信等领域应用●事务型中间件●过程式中间件●面向消息的中间件第一梯队：华为云、阿里云口操作系统◆软件设备●批处理系统●分时操作系统●实时操作系统●驱动程序●接口库·帮助计算机底层硬件和用户进行沟通·操作管理五大功能：处理机管理、存储管理、设备管理、文件管理和进程管理第二梯队：亚马逊云科技、浪潮、新华三、腾讯云、星环科技●关系数据库●非关系数据库●过滤器●数据表·按照数据结构来组织、存储和管理数据第三梯队：其他企业来源：产业新希望，头豹研究院编辑整理产业链分析——产业链中游分析··目前中国IT运维行业以原厂运维服务商为主，以IBMHP为主的国际厂商占据主导地位；第三方运维市场高系统集成商第三方服务商中兴Lenovo联想联想华为苹果三星系统集成商第三方服务商中兴Lenovo联想联想华为苹果三星甲骨文小天才原厂运维服务商银信科技银信科技天玑科技天玑科技全球性系统集成厂商中国本土系中国本土系统集成厂商神州数码神州数码东软集团东软Atosorigin中软股份服务电商运营商东财Ch亚太地区系终端三星NW.leadleo统集成厂商NW.leadleo富士通新炬网络新炬岗露海量数据海量数据VASTDATA专注于数据库产品研发、销售和服务来源：前瞻产业研究院，头豹研究院编辑整理RuJie锐捷云智慧TINGYUN全栈智能业务运维解决方案服务商全栈智能业务运维解决方案服务商智能运维技术开发商智能运维技术开发商主要主要IT运维管理营收及市占率6543212019年IT运维管理营收(亿元)市占率890%银信科技神州泰岳天玑科技先进数通870-产业链分析——产业链下游分析运维下游应用主要集中在电信、政府、金融等行业，在5G各大应用领域将迎来大发展行业类型金融行业(以大银行代表)电信行业政府(省市级大数据)电力制造业医疗>行业对IT运维的现状与需求金融机构对IT依赖性强，一般具有财富聚集度高、资金流动性强、交易量大，而金融体系交易出现的小故障将会引起较大的经济损失。Al智能运维平台覆盖个人网银、手机银行，通过机器学习了解历史数据的运行规律，能做到提前预警，主动运维；·电信领域是智能运维的典型场景。当今2G/3G/4G/5G共存的局势，造成运营商运营管理资本持续上升。而电信运维普遍存在被动式运维、故障解决困难、运维系统割裂以及自动化程度低等特点；随着云计算、5G等技术应用深入，行业面临着网络转型及重构的挑战；·政府包括省市级大数据局、医保局等机关单位的指导文件和数据处理对IT依赖性强且讲求智能应用实用性。政府机关对智能运维的序曲受国家政策影响大，近年来在政府信息化、中国数据化趋势下；CO在国家“互联网+政务”的要求下，政务系统的监控中心逐渐从软硬件资源监控转变为应用和业务监控，随着规模不断扩大，强有力的运维管理手段需求将增大；·现阶段国家电网的运维管理滞后于国家电网发展节奏，“智慧电网”的建设将充分释放基数庞大电力设备的监控、保养和维护需求；·中国新医改的政策背景下，智慧医疗普及性高。但当前医疗信息化应用中存在着科室复杂、应用场景多、终端运维工大、软件系统兼容需求强等诸多痛点，智能运维系统保障CT基础设施的正常运转和科室数据的备份安全性AlOps渗透率2020年2025年10%-15%15%-20%IT运维下游需求分布2017年我国IT运维管理需求分布格局客户群体的演变中小企业全覆盖电信运电信运大中小覆盖中国IT智能运维行业东财Choice金融终端——竞争格局行业竞争格局演变运维服务提供商历经从原厂售后服务提供商、系统集成商到专业运维服务商的主体演变，如今运维云让专业运维团队实现云上运维服务，实现高效、敏态运维IT运维服务提供者发展历程Tlvoli.东财Choice金融终端wwwtleadleoUECGROUPLTO天玑科技AIOps出现2020sntlrTechnolop运维服务提供商的演变头豹洞察·提供运维服务主体包括企业自身运维部门、原厂运维服务商、第三方运维服务商以及ITOM/ITOA厂商。AIOps是IT运维管理的运维工具提供商演变而来。当前国内能真正提供AlOps服务的企业数量低于100家其中包括会智慧、立擎创、林科斯拉等企业；·运维服务的第一波新起是互联网巨买如阿里、腾讯、字节跳动针对自身业务特征构筑了运维平台。随着IT设备和软件的多样化，IT系统建设和维护复杂性增强，由系统集成商和专业运维服务商ITOM/ITOA运维工具提供商转型的专业运维服务商也顺势而生·IT设备的权威互联网巨头：IBM、腾讯、字节跳动；其他维保渠道；·缺点：只提供针对自己产品的·承担原厂商的分销工之势而生；·快速响应当地的售后·用户针对复杂系统建设项目采取的服务费用；招标选取集成商；·技术人员术业有专攻，对各自·集成技术人员缺乏对故障有深入负责的IT系统了如指掌，专业了解第三方运维提供针对不同品牌产品的“一站式”IT运维服务·云时代到来，服务商无需24小时驻扎在用户现场，实现随时随地提供运维服务的可能；·运维云的出现带给了用户以及运维服务商带来极大便利，运维服务逐渐云化竞争格局——系统集成商的转型之路··中国系统集成商成本较低但利润不断被挤压，目前平均利润率仅为10%。转型成运维集成一体化的“混合型”服务商是系统集成商突破行业竞争白热化的关键破局之道中国系统集成行业处于发展的关键时期系统集成商利润率各部分费用占比情况头豹洞察培育期发展期·利润构成5(特征描述·利润构成5(特征描述与.者|·代理贸易商设备分销+集成。利润率：30-40%起初是少数硬件厂商做的额外业务，随后软件厂商、贸易商、个人团队和更多硬件厂商入局成商·设备分销+集成+软件+开发+方案设计。·解决方案提系统集成商为客户提供完整解决方案和具备对客户投资的实用性进行分析的能力转型期转型期·行业标杆企业，如神州数码、高伟达、银信科技·系统集成服务+IT服务+研发软件产品·系统集成商开始资源整合和利润提升不同利润率下的系统集成商数量比例口中国系统集成行业起步初期，大部分 集成业务由少部分大型硬件厂商负责， 随着业务需求愈加复杂，系统集成参 与者增多至中小型硬件厂商、软件厂 商、贸易商以及有集成经验的小团队；口上世纪发展初期，系统集成的利润率 维持在30%-40%。随着国内系统集成行 业存在恶性竞争行为，水平参差不齐 的集成商正向打价格战；系统集成项 目存在投资大。周期长、资金周转慢等问题，同一阶段的集成商利润不断下降。目前国内集成商利润率平均低于10%,其中很大部分集成商处于亏本经营状态；口因此，中大型集成商的破局关键在于寻求业务转型。一方面通过结合行业经验，形成自主的软件产品；另一方保和运维服务，成为提供集成服务和运维服务的“混合型”服务商成熟期·咨询服务供应商·设备分销+集成+软件+开发+方案设计+服务+咨询。利润率：低于10%咨询供应商阶段：用户知识和丰富的经验，熟悉客户业务流程，成为客户信赖的自控专家30%30%ww20%eadleo东财Choice金融终端1988wwwoveadleo17头豹竞争格局——中国竞争格局——中国IT运维管理厂商竞争格局第三方运维服务商格局变化行业趋势术的广泛应用第三方运维服务崛起国产软硬件在IT基础架构中的比例提高数据中心软硬件复杂度和多样性增加能实现跨厂商跨领域故障识别的第三方服务商价值凸显第三方运维和原厂运维的规模占比变化东财Choic金融端wwwleadleo第三方IT运维管理规模占比(%)■原厂IT运维国内外运维市场格局对比 ·大而全的功能设置，平台可具备多种运维小工具，管WWWw.WWWw.lead·难以实现中国本土客户的针对性需求来源：中国产业信息网，头豹研究院编辑整理ITOM/ITOA厂商玩家FusionSkye较小可视化大型机性能监控领域玩家应用性能领域玩家为主EQ\*jc3\*hps76\o\al(\s\up1(智慧),udwise)·国内以中小创业公司为主EQ\*jc3\*hps62\o\al(\s\up13(有),型)EQ\*jc3\*hps62\o\al(\s\up13(从),之)EQ\*jc3\*hps62\o\al(\s\up13(ITOM),势)国内运维服务商终端拥有监控平台整合能力和数据监控能力·提供的服务更为匹配中国客户的定制化需求头豹LeadLeo头豹洞察头豹洞察口企业通常拥有自身IT运维技术部门解决简单的运维故障，将更为专业的问题交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、及华为、浪潮、曙光、联想等国内厂商；口随着国内企业的数据硬软件设备复杂化和多样性增加，企业自建IT运维团队和原厂F运维的解决方案存在局限性和协调难度大等问题，相比之下，具备更高应用性能和能实现跨广商跨领域故障识别的第三方运维服务更能被国内客户大口中国ITOM/ITOA市场中产品型厂商在业务布局中各有侧重，国内厂商在口中国IT运维管理市场长期被国际运维服务商占据市场领先地位。在IT国产化趋势下，国内IT运维管理行业迅速崛起22中国IT智能运维行业·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·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》等一系列中国智能运维行业利好政策表颁布日期《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》2015年国务院坚持开放共享、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《促进大数据发展行动纲要》2015年国务院坚持创新驱动发展，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《国家信息化发展战略纲要》2016年国务院东财Choic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，《“十三五”国家信息化规划》2016年国务院到2020年M“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《推动企业上云实施指南(2018-2020年)》2018年工信部到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《国家新一代人工智能标准体系建设指南》2020年国家标准化管理委员会等五部门到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来源：中国政策网，头豹研究院编辑整理24行业环境分析驱动因素(云计算、Al的发展)··云计算和人工智能技术的更新迭代和市场规模的不断扩大将驱动智能运维迈向更高阶段云计算行业··国内部分科技公司开始学习建设云，大部分公司模仿Amazonengine,并未实现商跨国云计算服务商开N始在中国开展云计算业务·本土云服务上开始学习AWS建立其生态系统，互联网等科技 公司潜力巨大..Ileadlec.C企业及个人用户逐渐接受并部署云计算服务，云计算市场开始高速增长台，优秀APP开始被移植云上..中央政府推出一系列鼓励云计算发展政策·许多地方政府开始投资建设云数据中心，但主要投资方为硬件或地产公司——2017-2020年中国公有云和私有云市场规模增速及全球公有云市场规模增速对比(%)2017201820192020中国公有云增速——中国私有云增速——全球公有云增速口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；口云计算按后台位置主要划分为私有去、公有云和混合云兰种形态。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eaH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人工智能行业起步阶段(20世纪50~80年代)起步阶段(20世纪50~80年代)突破性研究成果有机器定理证明、LISP编程语言、首个聊天机器人等，但算法理论、计算机的性能无法支持Al推广实际应用阶段(20世纪80-90年代)以专家系统和日本的第五代计算机为代表，促使AI从理论研究走向实际应用，并在医疗、气象、地质等领域取得成功发展与沉淀阶段d2000.年-2017年)信息技术蓬勃发展，为人工智能的发展提供基础条件。以统计机器学习为代表的算法，在互联网、工业等诸多领域取得较好应用效果蓬勃发展阶段(2017年至今)计算机的性能大幅提升，互联网、大数据技术的发展，推动在图像分类和识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的进步口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，促使大量依赖天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24.4%。来源：头豹研究院编辑整理东东财Choice金融终端发展趋势落地多样化及产业生态化··落地多样化是AlOps发展趋势之一，而各大落地领域的应用经验将促进AIOps产业生态化AlOps实现场景多样性，各领域渗透率提升证券行业保险行业工业制造2025年2025年自动驾驶公司物联网来源：头豹研究院编辑整理AIOPS产业生态化研原理研究预研·算法方案研究产用产品·完整产品研发产品·大数据、前后端数据采集Jeadleo接入、储存数据采集Jeadleo接入、储存集成、交付、集成、交付、用户用户头豹LeadLeo头豹洞察口口AIOps落地多样化。目前AlOps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、自动驾驶公司也逐口AlOps产业生态化。各大行业的应用落地经验给予AlOps产业方向提供了入手，形成完整的AIOps生态系统。在此生态系统中，专业群体各司其职，机构用户提出实际需求，有预研能力的厂商把AlOps原理上的突破变成实际落地效果。AlOps产业生态化是大力推动AlOps快速落地发展趋势-场景多样化和场景精细化··如今各大行业面临巨大的数字化转型趋势，AlOps应用场景将更加多样化和精细化口AIOps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、系统画像、图谱丰口AIOps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、系统画像、图谱丰富等。每一个大场景会包含许多具体场景，比如“事件分析”大场景包“多维度异常定位”等多种类型的事过分析监控数据自动发现运维故障)包含单指标异常检测、多指标异常检测、多维度异常检测、日志异常检测等。而单指标异常检测在检测业务、机器、网络、数据库、存储系统、批处理的异常时，其场景和检测侧重点会有所不同，因此需要针对精细化的具体场景进行AlOps异常检测算法的适当调整或适配止损修复建议止损修复建议·运维运营审计·关联或拓扑发现·容量管理·瓶颈分析·系统健康度检测·性能瓶颈预测·行为异常检测·系统健康度检测·性能瓶颈预测·行为异常检测·告警预测·故障预测·调用链异常检测东财Choice金融终端事件分析事件分析·交易链条定位·交易链条定位·相似事件查找·手册查找事件数据统计事件定级业务指标异常检测机器指标异常检测网络指标异常检测储存系统指标异常检测批处理时间异常检测批处理时间异常检测图谱丰富·图谱丰富·日志自动概率指标·图标关联关系系统画像系统画像(双11)·设备健康度·变更评估头豹中国IT智能运维行业细分赛道领先企业企业介绍——林科斯拉·林科斯拉信息技术有限公司，以Al算法为核心为企业提供专业的IT运维SaaS服务，真正解决“人员-工具-南京林科斯拉科技有限公司企业介绍口口企业介绍·南京林科斯拉信息技术有限公司成立于2018年，公司研发围绕SaaS技术架构、大数据、机器学习的多租户运维技术服务，ic全面服务于企业级市场；主动安全、丰富的BI呈现等服务口核心产品及服务·智能运维系统：智能服务：机器学习+根因分析+动态基线+日常检测AI异常检测：STL算法+孤立森林算法(ISOF)+直方图异常检测算法(HBOS)oice金融终端配备MOC工程师、MOC经理等人来源：林科斯拉，头豹研究院编辑整理企业服务框架LINKSLA智能运维平台线专家二线工程师服务器存储网络设备驻场工程师数据库安全设备业务系统设备问题系统问题安全问题客户企业优势工具工具人员流程江苏省人民医院福建医科大学附属第一医院武夷山市立医院安徽胸科医院泉州市第一院莆田学院附属医院福鼎市医院宁德市中医院要服务医疗终端/w.leadleo国家康复数据中心龙岩市卫生健康委员会龙岩市教育局福建省生态环境信息中心福建中医药大学中国烟草福建进出口有限公司企业介绍——SaaS全天候管家闭环运维服务·企业SaaS运维服务提供线上线下运闭环，与企业数字化运营密切相关。服务内容涵盖7×24小时MOC工程企业客户按形需订阅服务，周期付款，使产品快速更新迭代企业客户按形需订阅服务，周期付款，使产品快速更新迭代减轻现金流压力用到产品最新版本隐患，提高运维效率让客户免除繁琐的应用安装、部署、向客户提供持续的服务与支持，以帮助客户获得成功为服务目标支持，以帮助客户获得成功为服务目标智能运维SaaS平台具备主LinkSLA的SaaS模式可以一站式为企业搭建维、根因分析、机器学习和安全预警等特点来源：林科斯拉，头豹研究院编辑整理 林科斯拉智能运维系统将流程固化在平奇贝摆脱人员依赖鬲采用技术手段确保流程顺利执行。根据SLA协议的客户-线下处理工单记录工单关闭二线Y线下处理客户工单评价二线/MOC定期回访服务优化工单处理线下工程师等岗位，专人专项服务客户主动安全，先于客户发现问题，预防重大事故灾难提供5*8或7*24专家值守，主动监控并响应处理服务。提供问题追踪、反馈和专辑咨询全栈故障告警，快速定位问题，企业介绍——AI算法，动态分析··企业以数据为基础，以场景为导向，机器学习算法为支撑，应用先进的实时大数据处理和机器学习技术，切实落地智能运维异常检测AI算法企业AIOps异常检测AI算法打标签打标签：0-正常1-异常异常数据检测梯度提升树算法(GBDT)异常数据检测梯度提升树算法(GBDT)算法指标时间序列数据孤立森林算法直方图异常检测算法(HBO东财Choic