深信服AIOps天工引擎入选Gartner®《中国AIOps市场指南》！

（原标题：深信服AIOps天工引擎入选Gartner®《中国AIOps市场指南》！）

近日,Gartner®发布了《中国AIOps市场指南》(Market Guide for AIOps, China)。在该市场指南中,Gartner对中国的AIOps市场及代表厂商进行了详细分析,其中,深信服作为代表厂商入选该市场指南。

Gartner表示:“中国对AIOps的兴趣与日俱增。根据预测:2021-2027年全球IT运营管理软件研究,中国AIOps市场预计在2023年至2025年间每年增长46.9%,从3020万美元增至6490万美元。”

对于AIOps,Gartner则描述道:“AIOps平台通过将AI集成到事件管理流程中来增强、加速和自动化对来自监控和可观察工具的信号的响应,从而增强IT运营管理。这涵盖了异常检测、事件关联和减少、根本原因分析以及加速或自动修复等领域。“

我们认为,随着中国经济的不断发展、人工智能技术的日益普及,各行业用户的数字化进程都在加速,而网络安全风险、IT基础设施管理难度也日趋增大。中国互联网用户规模庞大,每时每刻都产生海量业务与数据,AIOps的出现,不仅帮助各行业用户更快速准确地处理庞大数据,更可以帮助企业以更高的人效比完成复杂的运维工作。

近年来,深信服在AI、大数据等前沿技术上大力投入,在该份市场报告中,深信服凭借着AIOps天工引擎入选为国内AIOps技术领域的代表厂商。

深信服AIOps天工引擎串联海量数据,联动50+人工智能算法,为用户的IT基础设施及云平台提供全生命周期精细化运营和运维,可覆盖150+典型故障场景,7-30天提前预测,1分钟发现,3分钟快速定位,帮助用户大幅提升运维效率。

具体来说,深信服AIOps天工引擎构筑了以下能力——

全栈资源监控

向上覆盖云主机、桌面应用、数据库、业务健康状态、资源状态等业务层监控指标,向下覆盖云平台、底层服务器/存储/CPU/内存/RAID等硬件状态,形成全面监控体系,同时建立统一数据采控体系,覆盖500+监控指标,可支撑上层监控和告警场景,以便用户快速对故障进行感知、定位和修复。

硬件故障预测与检测

提前预测磁盘的“亚健康”状态,实现主动式故障预测风险信息总览,通知运维人员对硬盘巡检确认,对业务进行迁移,避免业务宕机、数据丢失等重大现网问题。

对主机内存故障进行预测,及时提醒更换故障内存条,减少内存错误引发的宕机对云主机造成的业务影响。

对硬件故障进行预测,基于日志数据或指标数据进行分析推理和判断,运维人员可提前7-30天精准预测故障,预测精度在90%以上。

资源预测与画像

可提前预测主机、虚拟机资源需求趋势,预测准确率达96.8%。运维人员可以通过资源画像了解资源的整体情况和细分情况,天工引擎可对过载资源容量进行提前预警,避免紧急扩容导致的系统性风险,根据历史容量趋势规律,指导当前业务进行合理扩容。

告警收敛与根因分析

天工引擎基于AI算法+专家领域知识,构建全栈业务卡慢检测与根因定位能力,实现自动故障诊断,并提供闭环处置的建议。告警收敛可缩减90%以上重复告警规模,提高告警的精准度和可读性,在避免告警风暴的同时,助力运维人员在海量信息与大量告警中快速定位并修复故障。运维效率提升30%,平均问题定位时间(Mean Time to Identify,MTTI)降低50%。

网络全链路质量感知分析

全链路网络分析技术通过全面感知、分析和预测网络,将不同的网络平面进行关联映射,提供统一可视和统一运维的视角,可识别典型网络故障,减少70%的故障隐患,分钟级定位50+种典型故障场景,解决了链路拓扑关系割裂和连通性可见性低的问题,帮助用户快速定位和定界全链路网络问题的能力。

基于运维知识图谱、深度学习、迁移学习、小样本等核心技术,AIOps天工引擎已广泛用于深信服超融合、桌面云、托管云等产品。

超融合“云端智能大脑2.0”,可利用海量数据与充足的算力实现深度学习算法,覆盖150+典型故障场景,提前7~30天主动预测硬件故障风险,1s定位故障根因,准确率>90%。

桌面云IOM智能运营平台,拥有全栈智能运维引擎,可侦测并自主闭环70%以上的桌面云资源瓶颈问题,可将50%故障问题定位与修复时间缩短至分钟级。

托管云在云端智能大脑与安全GPT大模型的加持下,可对云计算业务故障实现全生命周期处理的同时,自动化处置各类安全风险,提高云平台运维效率。

面对层出不穷的新技术、日益复杂的新挑战,深信服为每个用户的数字化更简单、更安全而持续创新。对AIOps持续探索与应用,不仅为提升用户的运维管理效率,更是与用户共同迈向数字化未来的一次实践。深信服将保持创新、全情投入,为广大用户的数字化升级提供强劲支撑力。

Source: Gartner®, Market Guide for AIOps, China

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