从DevOps到DataOps、AIOps，随着大数据、人工智能的兴起，Ops领域迎来了运维领域智能化、数据化运作新的需求。Gartner调查数据显示，预计截止2023年，40%的企业将使用AIOps来监控应用程序和基础设施。此外，IDC预测AIOps的市场将从2018年的29亿美元增长到2023年的45亿美元。其实，不管是DevOps还是云化，身处其中的运维、开发、企业都没办法逆转。
AIOps的概念与潜力
AIOps即智能运维，根据Gartner最新解释，指整合大数据和机器学习能力，通过松耦合、可扩展方式去提取和分析数据量(volume)、种类(variety)和速度(velocity)这三个维度不断增长的IT数据，进而为IT运维管理产品提供支撑。
运维发展至今，Ops已经从手工运维、流程化标准化运维、平台化自动化运维，来到了DevOps。近几年，Ops已经和大数据、AI融合，延伸出DataOps、AIOps。这是历史必然，也将为企业IT运维带来极高的效率，对于企业而言。AIOps意味着效率更高、成本更低、解决时间更短。
目前，先进的CRM和ERP系统通常都内置智能管理系统，知名的云平台也利用了支持机器学习的监控和管理工具。但在一份关于AIOps的调查中，65%的IT企业表示，他们仍然依赖于某种检测方法，这些检测方法满足不了IT环境的需求。而根据BigPanda调查，42%的IT企业在其IT环境中使用了10多种不同的监控工具。
在这里以美国知名品牌Carhartt来阐述。其实，Carhartt针对不同的环境分别进行监控，为了解决复杂性，Carhartt选用AppDynamics监控应用程序性能，添加Turbonomic监视Carhartt基础设施。该公司坦言，自从Carhart部署AppDynamics以来，黑色星期五和网络星期一的高峰期间没有出现停机问题。并且有了AppDynamics后，利用率从70%提高到了92%，节省了25%的基础设施成本。
据企业管理协会调查，81%使用AIOps的企业报告实现了投资回报，42%的受访者认为AIOps的价值“显著”超过了成本。凭借其自身优势，AIOps将更高的效率、更低的成本、更短的解决时间带给企业IT运维。
AIOps的趋势预测
另外，MarketsandMarkets Research估计，全球IT从业者正在大量采购AIOps工具，预计到2023年全球AIOps市场将从2018年的25.5亿美元增长至110.2亿美元，年复合增长率达34%。AIOps呈现了不可比拟的增长优势，与此同时，其发展的趋势也值得我们探讨。
第一，集体智能不断深化
集体智能是AIOps值得关注的趋势，由AIOps供应商汇总来自客户的全部监控数据，整理出总体趋势或基准、洞见。
第二，自动化得到拓展
自动化一直是AIOps的核心要素，虽然目前还没有完全消除人为干预的需求，但预计2021年会有改善。未来AIOps在技术本体与企业营业层面有望迎来自动化升级，诸如AIOps自动化“典型”类别、机器人流程自动化、分析与关联拓扑数量、帮助最终用户直观解决问题。
第三，接纳AIOps
AIOps主要面向IT运营群体，其魅力逐渐扩展至DevOps，通过使用高级工具监控复杂环境，生成原始、细化且广泛地可观察性数据。
第四，竞争日益激烈
随着AIOps市场发展，更多厂商接踵而至，过独木桥式的竞争会让很多AIOps厂商惨遭淘汰。
AIOps厂商盘点
Gartner调查显示，AIOps的发展与日俱增。2018年，中国监控工具市场-IT基础架构监控(ITIM)，应用程序性能监控(APM)，网络性能监控和诊断(NPMD)，AIOps等达到3.37亿美元。现在，它以每年约16%的速度增长。
AIOps被Gartner喻为传统手工运维ITOM(IT Operations Management)和ITOA(IT Operations Analytics)之后新一代的运维模式，国内外拥有者大量的企业。Gartner《Hype Cycle for ICT in China 2020》的报告显示，国内AIOps厂商包括阿里云、亚信科技、百度、擎创科技、华为、腾讯蓝鲸等，另外还有百度、美团等。国外则有甲骨文、Dynatrace Holding、思科等，竞争非常激烈。
