深信服凭借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, August 2023)。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。据Gartner研究《预测：2021-2027年全球IT运营管理软件》(Forecast: IT Operations Management Software, Worldwide, 2021-2027)：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。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加大投入，并将研发成果落地到全线产品中。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。

由深信服创新研究院与信服云联合打造的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能力，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800+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/内存的“亚健康”状态，主动预测故障风险，及时通知运维人员对硬盘巡检确认并对业务进行迁移，避免业务宕机、数据丢失等重大问题的发生。

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。

对主机硬盘故障进行预测，基于日志数据或指标数据进行分析推理和判断，天工引擎可提前7-30天精准预测故障，预测准确度在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、细分情况。天工引擎可对过载资源容量进行提前预警，根据历史容量趋势规律，指导当前业务进行合理扩容，避免紧急扩容导致的系统性风险。

告警收敛与根因分析

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。

同时，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。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，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，解决链路拓扑关系割裂、连通性、可见性低的问题，帮助用户快速定位问题所在。

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。