由人工智能（机器学习）、互联网领域知识、工程的交叉而形成的智能运维（AIOps）行业，已经形成了一片新蓝海。在这个赛道上，已经形成了“风口效应”，国内外厂商纷纷进入智能运维市场，极大推动了行业的发展。
相关机构分析，预计未来四年内，中国AIOps市场将继续保持稳定的增长，市场规模在2023年达到3236.4亿元，2020-2023年有望保持11.7%的年复合增长率。
可以预见，未来会出现已经具备能力的上市公司，能够有效地应对智能运维迅速增长的市场。
智能运维已成“新蓝海”
随着企业数字化转型的不断深入，利用AI技术改善运维和IT服务水平成为当前运维管理的主要关注方向。
何谓智能运维？其发展策略是通过大数据和人工智能技术对传统的IT运维管理进行赋能，主要体现在以下几个方面：
●结合现有监控手段，增强数据分析，进一步提高监控的能力；
●通过资源的有效配置节省运维成本；
●通过多数据源分析增强排查问题的能力，有效缩短故障恢复时间；
●通过预警并结合自动化工具，有效提高运维效率甚至自愈能力。
当前AIOps的发展出现了下述趋势：
首先，AIOps将为安全工作增添助力，多年以来，AIOps一直展现出增强网络安全的潜力。
DevOps专业人士将广泛接纳AIOps，帮助他们通过高级工具监控复杂环境，并据此生成原始、细化且广泛的可观察性数据，包括日志、指标与跟踪等等。通过将AI与机器学习(ML)算法应用于可观察及监控数据，AIOps将成为DevOps工具链中的一部分，专注于监控并管理测试、性能与安全性等议题。
其次，自动化能力将得到扩展，AIOps在技术本体与企业应用层面有望迎来四项具体自动化升级，主要包括：
一、AIOps自动化的“典型”类别，即大量摄取日志，而后使用ML算法进行分析以检测与基准不符的异常情况；
二、机器人流程自动化，无需人为干预即可触发修复程序；
三、分析与关联拓扑数据，借此查看系统内的连接方式，而后使用此信息发现引发问题的根本原因；
四、自动化，帮助最终用户通过智能虚拟代理(例如自动化服务台)直观解决问题，显著提升客户支持的精度与实用度。
可见，集体智能的应用在不断深化，AIOps供应商汇总来自客户的全部监控数据，借此整理出能够与其他各方共享的总体趋势。
传统IT架构运维向云化架构运维需求转型，随着数字经济的发展重点由数字产业化向产业数字化转移，全国各地大规模的云计算数据中心带来服务器等硬件设备的总量提升，企业IT从传统架构向云化架构演进。异构的IT环境和分布式数据中心生态让IT基础架构变得越来越复杂，云计算架构下运维管理更加强调对IT基础架构的全局管理、统一监控。
可以把运维分为4个阶段，如下图所示：
目前，信息技术比较落后的行业处于第一代，大多数IT运维处于第二代，前两代为传统运维阶段，为当前最常见的状态。从第三代开始进入到智能运维，也即引入人工智能，这个算智能运维的初级阶段，绝大多数的智能运维处于这个阶段，第四个阶段是全新的智能运维时代，与第三代最直接的区别是真正实现闭环的运维智能化，而不仅仅是实现监控的智能化分析。第四代会有一个长期持续演进的过程，当前落地很少，而处于探索和实验的阶段。
市场体量不断扩大
运维包括传统的运维能力部分以及新增的AI能力部分，新增部分并不是替代传统能力而是补充和提升，因此从市场角度来说，这既是一个是传统运维的大市场，也是AI部分的新增市场。
未来智能运维市场将保持两位数的增长。根据iresearch的调研分析，预计未来四年内，中国IT基础架构运维服务市场将继续保持稳定的增长，市场规模在2023年达到3236.4亿元，2020-2023年的年复合增长率为11.7%。
具体来说，电信运营商、大型商业银行等高端客户的核心系统升级换代不仅会创造新的 IT 基础架构建设需求，也将为下游的运维服务行业带来增量市场，同时市场格局将进一步向国内厂商倾斜，第三方运维服务商的市场份额相应提升。
日益分散、异构且高度动态化的现代IT环境不仅没有降低监控与管理的难度，反而随着云计算、容器与微服务技术的普及给各类组织带来更严苛的运营挑战。面对这一现实难题，IT领导者正转向AIOps，将人工智能应用于IT运营，希望借此破解IT复杂度提升与传统监控工具不足的窘境。也正是这样的变化，推升了AIOps的市场容量。根据MarketsandMarkets Research的估计，目前全球IT从业者正大量采购AIOps工具。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，年均复合增长率达34%。而根据《数字企业杂志》(DEJ)2020年5月发布的一项研究，自2018年以来，已经或有意部署AIOps的组织数量增长了83%。AIOps日益增长的趋势，代表着未来市场积极的发展信号。
AIOps确实做出了令人瞩目的改进，包括在IT问题的检测、诊断与解决方面带来速度与精度的本质性提升，借此显著减少关键应用与数字服务的中断几率。当然，AIOps的采用与部署本身也成为一种新的难题，需要逐步得到解决。
随着AIOps市场的发展，目前全球智能运维市场已经出现了一批代表厂商，主要如下：
国内也出现了一批主要运维及AIOps产品服务供应商：
对比中美上市智能运维相关的软件公司，可以明显看到，中国的运维软件厂家规模要小很多。表明国内在智能运维领域和国外比还有很大的差距，而从另外一个角度来观察，也意味着还有很大的发展空间。
提前布局优势明显
当很多人还在思考该如何分得市场蛋糕时，一些从业者已经看到了其市场潜力并提前布局。在北京宝兰德软件股份有限公司董事、副总经理、CTO赵艳兴先生看来，随着云计算市场的日渐成熟，一些更新的商业模式也将逐步显露头角。这其中，智能运维无疑将迎来一次新的发展契机。
据介绍，宝兰德在传统监控运维领域内积累了大量的工具类产品和大型IT系统运维的相关经验，公司已经形成了覆盖监控、运维管理和运维大脑全方位的能力，其中监控覆盖了应用性能管理、业务性能管理、日志性能管理、基础设施监控以及拨测等，运维管理以流程为纽带，以编排为基础能够完整的实现对IT系统的生命周期管理。
宝兰德自主能力研发了AI运维大脑，打造了指标辨析、智能预测、智能定位、日志解析、效率提升、智能问答六大中心，并在此基础上形成了面向智能运维领域多个维度的场景化AI能力积累。
围绕智能运维对企业的降本增效的方向上，宝兰德致力于推动运维场景标准化、运维操作规范化工作，从而进一步推动AI能力与自动化水平的结合，从而，进一步实现AIOPS技术向着真正的智能化演进。
针对完整的面向企业云化架构转型所需配套的云化架构运维工具产品，宝兰德公司已经积累了完整的产品体系，可以为客户的数字化转型过程提供全面的保驾护航。
宝兰德智能运维解决方案架构示意图
重新认识宝兰德
宝兰德作为独立的运维服务及产品供应商，在IT运维领域已经有10年以上的IT运维领域的经验沉淀。
据介绍，宝兰德是国内少有的能够全面覆盖运维的监管控并且具备运维智能化能力的厂家，单在智能运维解决方案相关技术上，获得和在申专利几十项，单单和AI相关的专利已经形成15项，公司已经有深厚的技术储备。
雄厚的技术积累，让宝兰德有了与同行PK的资本。刚刚在北京落寞的2021年第四届国际AIOps大赛上，首次参赛的宝兰德就斩获佳绩。虽然面临参赛经验不足等重重困难，在历经4个月持续密集的跟踪赛事、方案设计、模型调优及程序实现后，攻克了“如何设计一个高度通用的异常检测及根因定位系统”的技术难点，提出了全新的《基于地震模型的根因探索》方案，最终从248支团队中突围冲进决赛。决赛中，宝兰德又以不凡的实力、缜密又可行性高的技术方案，精彩的现场答辩，在阿里巴巴达摩院、清华大学、北京大学等8支强队如云的队伍中脱颖而出，最终斩获了此次大赛的季军。
由宝兰德提供的智能运维方案，已经在上海移动、贵州移动、江苏移动等多个运营商客户以及光大银行、湖南烟草等多行业多个客户实现了落地并取得了良好的效果。运维智能化场景覆盖了运维机器人、根因分析、容量管理、故障预测、故障恢复、告警收敛等几十个场景并且已经在客户端实际应用，单个客户应用规模有数千个实例，公司运维方案的智能化水平以及实际落地规模在行业处于领先水平。
总而言之，作为中国智能运维（AIOps）市场的领跑者，也是落地的开拓者，宝兰德自切入该领域以来就一直保持迅猛发展的势头，公司的运维方案的智能化水平以及实际落地规模在行业处于领先水平。
正是因为如此，对比其它智能运维企业，行业分析人士坦陈，二级市场应该重新审视宝兰德的市场估值。
国外的智能运维厂家均处于快速发展阶段，虽然新进厂家还处于亏损状态，但市场由于很看好智能运维的方向，对这些厂家给予了很大的认可，因此市盈率很高。而反观国内，运维厂家的市盈率相对国内都很低，就国内运维厂家来讲，银信和新炬是运维服务为主的厂家，因此不是可比对象，宝兰德和博睿是独立的运维软件产品厂家，商业模式以及产品方向是比较接近的，对于宝兰德来讲，智能运维板块可参照的国内公司就是博睿，宝兰德的市盈率接近博睿的一半。就宝兰德的积淀来讲，具备了很好的技术储备并且有了高端客户市场基础，因此快速扩张获得高速增长的可能性大，因此从客观数据的对比来讲宝兰德股价处于低估状态。
此外，目前宝兰德在大力推广智能运维方案，尽快覆盖到更多的客户群体。目前宝兰德的智能运维解决方案已经进入到第四个阶段并且已经开始陆续在多个客户端落地。可见，宝兰德已经具备能力，可有效应对智能运维迅速增长的市场。
（原标题：宝兰德：探索智能运维领域中的新机遇 ）
