中国AIOps现状调查报告（2024）-云计算开源产业联盟

中国AIOps现状调查报告（2024年）显示，智能运维产业持续稳健发展，各行业对AIOps技术需求增长。企业主要客户集中于金融、运营商等对系统效率要求高的领域，同时逐步向能源、制造等传统行业渗透。2024年企业更关注投入成本与运营可持续性，IT预算增速放缓，智能化技术成为降本增效的关键手段。当前重点发展方向包括AIOps能力建设、业务可观测性、SRE可靠性及大模型应用。运维领域大语言模型使用率显著提升，市场出现成熟产品。

调查显示，61.53%企业优先投资AIOps，37.54%关注可观测性，32.99%注重SRE实践。80%以上企业已开展运维数据治理，重点部署在质量、效率、成本和安全四大领域，其中质量与效率仍是核心关注点，成本关注度同比提升40%。企业AIOps成熟度主要集中在L2和L3阶段，超半数企业处于L3进阶智能化运维，L4/L5阶段仍需技术突破。大模型在监控告警、自动化脚本生成和运维智能体等场景应用渐多，但面临语料质量、模型准确性及人才短缺等挑战。

案例分析显示，中国联通构建的智能化平台实现1000+系统纳管，日均处理千亿级数据，故障发现至定位效率提升显著；中国移动“深瞳”大模型在浙江、上海等地应用，故障无人化处置比例达50%，系统异常定位效率提升70%；中国工商银行通过动态运维地图和深度学习技术解决分布式系统故障定位难题；君巡智检平台建立运维数据治理体系，覆盖109项核心指标，实现业务连续性保障。服务提供商如联想推出监控事件管理平台，有效降低MTTR并提升告警准确率至99%。

行业面临的主要挑战包括数据质量不均（54.49%）、模型可解释性不足（47.23%）、跨系统整合难度大（62.12%）及智能化技术应用成本高。企业需加强数据治理、技术团队建设及跨部门协作，推动AIOps从“可用”向“好用”转变。未来趋势聚焦多场景智能运维体系构建，提升数据准确性和完整性，深化大模型与运维场景融合，强化自动化与可解释性能力，以实现更高效精准的运维管理。