深信服憑借AIOps天工引擎入選Gartner®《中國AIOps市場指南(nán)》！

近日，Gartner®發布了(le)《中國AIOps市場指南(nán)》(Market Guide for AIOps, China, August 2023)。在該市場指南(nán)中，Gartner對中國的(de)AIOps市場及代表廠商進行了(le)詳細分(fēn)析，其中，深信服作爲代表廠商入選該市場指南(nán)。

Gartner表示：

“中國對AIOps的(de)興趣與日俱增。據Gartner研究《預測：2021-2027年全球IT運營管理(lǐ)軟件》(Forecast: IT Operations Management Software, Worldwide, 2021-2027)：中國AIOps市場預計在2023年至2025年間每年增長46.9%，從3020萬美(měi)元增至6490萬美(měi)元。”

對于AIOps，Gartner則描述道：

“AIOps平台通(tōng)過将AI集成到事件管理(lǐ)流程中來增強、加速和(hé)自動化(huà)對來自監控和(hé)可(kě)觀察工具的(de)信号的(de)響應，從而增強IT運營管理(lǐ)。這涵蓋了(le)異常檢測、事件關聯和(hé)減少、根本原因分(fēn)析以及加速或自動修複等領域。”

我們認爲，随著(zhe)中國經濟的(de)不斷發展、人(rén)工智能技術的(de)日益普及，各行業用(yòng)戶的(de)數字化(huà)進程都在加速，而網絡安全風險、IT基礎設施管理(lǐ)難度也(yě)日趨增大(dà)。AIOps的(de)出現，不僅幫助各行業用(yòng)戶更快(kuài)速準确地處理(lǐ)龐大(dà)數據，更可(kě)以幫助企業以更高(gāo)的(de)人(rén)效比完成複雜的(de)運維工作。

近年來，深信服在AI、大(dà)數據等前沿技術上加大(dà)投入，并将研發成果落地到全線産品中。在該份市場報告中，深信服憑借著(zhe)AIOps天工引擎入選爲國内AIOps技術領域的(de)代表廠商。

由深信服創新研究院與信服雲聯合打造的(de)AIOps天工引擎，串聯海量數據，聯動50+人(rén)工智能算(suàn)法，爲用(yòng)戶的(de)IT基礎設施及雲平台提供全生命周期精細化(huà)運營和(hé)運維能力，可(kě)覆蓋150+典型故障場景，7-30天提前預測、1分(fēn)鍾發現、3分(fēn)鍾快(kuài)速定位，幫助用(yòng)戶大(dà)幅提升運維效率。

具體來說，深信服AIOps天工引擎構築了(le)以下(xià)能力——

全棧資源監控

向上覆蓋雲主機、桌面應用(yòng)、數據庫、業務健康狀态、資源狀态等業務層監控指标，向下(xià)覆蓋雲平台、底層服務器/存儲/CPU/内存/RAID等硬件狀态，形成全面監控體系。同時建立統一數據采控體系，覆蓋800+監控指标，可(kě)支撐上層監控和(hé)告警場景，以便用(yòng)戶快(kuài)速對故障進行感知、定位和(hé)修複。

硬件故障預測與檢測

提前預測磁盤/内存的(de)“亞健康”狀态，主動預測故障風險，及時通(tōng)知運維人(rén)員對硬盤巡檢确認并對業務進行遷移，避免業務宕機、數據丢失等重大(dà)問題的(de)發生。

對主機内存故障進行預測，及時提醒更換故障内存條，減少内存錯誤引發的(de)宕機對雲主機造成的(de)業務影(yǐng)響。

對主機硬盤故障進行預測，基于日志數據或指标數據進行分(fēn)析推理(lǐ)和(hé)判斷，天工引擎可(kě)提前7-30天精準預測故障，預測準确度在90%以上。

資源預測與畫像

可(kě)提前預測主機、虛拟機資源需求趨勢，預測準确率達96.8%。運維人(rén)員可(kě)以通(tōng)過資源畫像了(le)解資源的(de)整體情況、細分(fēn)情況。天工引擎可(kě)對過載資源容量進行提前預警，根據曆史容量趨勢規律，指導當前業務進行合理(lǐ)擴容，避免緊急擴容導緻的(de)系統性風險。

告警收斂與根因分(fēn)析

告警收斂可(kě)縮減90%以上重複告警規模，提高(gāo)告警的(de)精準度和(hé)可(kě)讀性，在避免告警風暴的(de)同時，助力運維人(rén)員在海量信息與大(dà)量告警中快(kuài)速定位并修複故障。

同時，天工引擎基于AI算(suàn)法+專家領域知識，構建全棧業務卡慢(màn)檢測與根因定位能力，實現自動故障診斷，并提供閉環處置的(de)建議。運維效率提升30%，平均問題定位時間（Mean Time to Identify,MTTI）降低50%。

網絡全鏈路質量感知分(fēn)析

全鏈路網絡分(fēn)析技術通(tōng)過全面感知、分(fēn)析和(hé)預測網絡，将不同的(de)網絡平面進行關聯映射，可(kě)識别典型網絡故障，減少70%的(de)故障隐患，分(fēn)鍾級定位50+種典型故障場景，解決鏈路拓撲關系割裂、連通(tōng)性、可(kě)見性低的(de)問題，幫助用(yòng)戶快(kuài)速定位問題所在。

基于運維知識圖譜、深度學習、遷移學習、小樣本等核心技術，AIOps天工引擎已廣泛用(yòng)于深信服超融合、桌面雲、托管雲等産品。