云计算开源产业联盟：2022中国AIOps现状调查报告_70页_3mb

报告摘要

中国AIOps现状调查报告（2022）总结

核心内容概述

本报告基于2022年云计算开源产业联盟开展的AIOps现状调查，收集了1807份有效问卷，结合行业专家访谈和研讨，全面分析了中国AIOps的发展现状、应用情况、未来趋势及企业面临的挑战。报告涵盖了AIOps能力建设、场景应用、发展趋势与挑战、以及多个行业的实践案例。

主要观点

1. AIOps能力建设现状

资金投入持续增长：近40%的企业年均运维投资超过5000万元，表明企业对AIOps的重视程度在提升。
优先关注方向：61.21%的企业优先投资DevOps自动化部署，52%的企业关注升级监控和AIOps。
能力建设方式：57.83%的企业采用自主研发，22.98%采用共研方式，19.20%选择采购第三方解决方案。
团队建设情况：25.84%的企业组建了专职团队，其余企业采用多团队联合、各团队分别建设或联合第三方厂商的方式。
数据采集与分析：37.85%的智能运维工具/平台具备数据采集能力，46.21%的企业采用数据接入方式，数据是智能运维的基础。

2. AIOps场景应用情况

主要应用领域：质量（54.79%）、效率（45.77%）、成本（45.49%）、安全（30.82%）是当前AIOps应用的重点领域。
质量领域应用：异常检测（62.26%）、告警收敛（57.55%）、根因分析（42.67%）、故障自愈（43.72%）是最常被关注的场景。
效率领域应用：效率评估（37.52%）、知识构建（36.58%）、智能变更（34.42%）等场景正在被探索。
安全领域应用：风险可视化（40.12%）、威胁感知（32.82%）、安全知识图谱（31.10%）是主要关注方向。
能力成熟度：目前企业普遍处于辅助智能化（30.27%）和进阶智能化（28.61%）阶段，部分企业已达到全面智能化（13.72%）或高度智能化（5.92%）。

3. AIOps发展趋势与挑战

发展趋势：企业将持续优化现有场景，提升稳定性、易用性；探索新场景并加强人员与技术投入；强化数据能力，构建计算分析引擎；推动算法模型的持续优化与创新。
主要挑战：
- 能力定制化难、泛化成本高（35.81%）
- 场景有限，缺乏成熟方案（33.98%）
- 新场景建设周期长（30.71%）
- 数据集成与标准化成本高（27.95%）
- 模型效果难以维持，优化成本高（23.46%）
- 环境复杂，难以支持智能运维（19.76%）
- AI团队规模限制（18.43%）
- 智能运维分析结果难以指导运维决策（17.49%）
- 难以衡量和体现智能运维的建设价值（16.93%）

关键信息

行业分布：主要集中在互联网、科技、电信、银行、证券等行业。
企业规模：500人以上的企业占比近60%，资产规模在1亿元以上的占近40%。
地域覆盖：覆盖全国31个省级行政区、近90个城市。
职位分布：超过50%的受访者来自运维与研发部门。
经验分布：超过半数受访者有4年以上工作经验，部分具备20年以上经验。
技术应用：常用的数据分析方法包括密度聚类（DBSCAN）、相关系数（Pearson）、正态分布（N-sigma）、统计分类（Bayes）等；常用算法模型包括深度学习（LSTM）、聚类分析（K-means）、时间序列预测（Prophet）、孤立森林（Isolation Forest）等。
AIOps平台：多个行业已形成智能运维平台并建立相关评价体系，如科技与互联网行业分别占比49.64%和37.96%。

实践案例

1. 运营商篇

联通数字科技：基于动态基线算法的智能运维管理平台，实现故障感知、诊断、自愈，提升系统稳定性。
浙江移动：开发晴雨表系统，实现自动化故障恢复，故障感知率提升90%，平均恢复时间缩短至10-15分钟。
中移动信息：构建智能运维平台，实现故障发现、诊断、自愈一体化，提升运维效率93%，降低人力成本80%。
辽宁移动：打造智慧投诉平台，实现投诉工单智能处理，处理时长缩短30%以上，投诉处理满意度提升6.68%。
广东移动：构建异构系统智能故障诊断平台，提升故障定位效率，实现智能化运维。

2. 银行证券篇

中国工商银行：构建智能运维平台，实现故障预测、根因分析、日志模式诊断等场景，提升运维效率。
中国农业银行：打造智能根因定位平台，实现对运维操作风险的智能控制，提升风险识别与处置效率。
建信金科：孔明系统实现运维操作行为的自动化分析与风险预警，提升风险检查的自动化水平。
浦发银行：构建智能运维平台，实现多维度分析、实时检测、容量预测等能力，提升系统稳定性与可用性。
华泰证券：基于开源平台打造智能运维大脑，实现数据整合、异常检测、告警收敛、根因分析等功能。
光大证券：智能运维分析系统提升运维效率，降低MTTR 50%，实现100%数据覆盖，每年节省10人/年人力。
安信证券：智能运维分析系统支持流批一体处理，提升告警收敛和故障定位效率。

3. 服务提供商篇

亚信科技：NFV网络故障智荐平台，实现事件聚合准确率90%，根因推荐准确率99%，缩短故障发现与定位时间。
擎创科技：智能运维云监控平台，实现对多态、跨域资源的统一监控，采用主流开源组件，提升系统可用性与数据安全。

结论

AIOps在中国各行业已逐步落地，尤其在科技、互联网、金融、电信等领域效果显著。企业普遍关注质量、效率、成本、安全四大领域，且以质量为核心。虽然AIOps仍处于初期发展阶段，但其带来的效率提升、成本节约、风险控制等价值已逐步显现。未来，随着技术的持续发展，AIOps将向更深层次智能化演进，但企业仍需在数据标准化、算法优化、团队建设等方面持续投入，以克服当前面临的挑战。

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