亚信科技

日前，全球ICT權威諮詢分析機構Gartner發布“2020中國ICT技術成熟度曲線-Gartner Hype Cycle for ICT in China 2020”，亞信科技AISWare AIOps智能運維平台產品榮登Gartner2020年度技術成熟度曲線典型供應商榜單。這是亞信科技在AI領域產品首次進入Gartner技術成熟度曲線Hype Cycle，標誌著亞信科技智能運維產品及解決方案在該領域的領先地位。

Gartner Hype Cycle是評估全球新技術成熟度發展階段的權威評價體系，其結果是評估全球廠商新型數字化技術趨勢、技術潛力和商業潛力的重要標準和依據。 Gartner Hype Cycle技術成熟度曲線典型供應商榜單用於推薦擁有該領域成熟產品、獨特價值的廠商代表，在全球ICT行業中具有廣泛的影響力。

圖1：2020中國ICT技術成熟度曲線（Source：Gartner）

AIOps平台技術是ICT領域重要的新興技術之一，相比2019年，2020年AIOps在中國發展更為迅速。根據Gartner ICT技術成熟度曲線所示，未來2-5年，AIOps平台的採用率將持續走高。企業引入AIOps，增強IT系統在事件關聯和分析、異常檢測、根因分析等方面的能力，促進業務增長已成必然趨勢。

亞信科技智能運維平台（AISWare AIOps）廣泛適用於通信、廣電、金融、電力、能源等多個行業，在推動企業提升智能運維水平、促進企業業務發展等方面充分發揮技術引擎作用。尤其是在國內各大電信運營商的智能運維業務中，積累和沈淀了大量優秀的企業實踐。目前，亞信科技智能運維平台（AISWare AIOps）已支持質量保障、成本管理和效率提升等方面共40餘個場景，實現秒級故障根因定位，提前小時級進行風險預警。產品憑藉強大的功能、先進的技術、良好的商用成果，受到行業和客戶的高度認可和一致好評。近兩年來產品獲得了多項工業界獎項，包括2020第三屆國際AIOps挑戰賽亞軍、2020大數據產業創新技術突破獎、TMF亞洲峰會“最佳催化劑獎”、2019中國智能運維100強等。

圖2：AISWare AIOps獲得的部分工業界獎項

亞信科技針對AIOps領域，全力打造智能運維產品和解決方案，積極參與推進技術研發和行業標準制定。亞信科技智能運維平台（AISWare AIOps），聚焦運維監控系統痛點，圍繞故障發現、診斷、處置、預防全流程，以及智能問答、資源優化等典型場景需求，推進AI算法創新，組件化封裝智能運維能力，為運維繫統注智賦能。產品已申請多項技術專利和國際標準。

亞信科技將持續深耕AIOps技術，打造優質的智能運維產品和解決方案，沉澱AIOps場景最佳實踐，樹立行業標杆，推動中國智能運維技術和市場發展。

亞信科技全域智能運維平台AISWare AIOps為全域運維繫統注智賦能

產品定位：

亞信科技全域智能運維平台AISWare AIOps定位於提供AIOps能力引擎，為全域運維繫統注智和賦能。產品基於亞信科技AI平台算法模型，圍繞質量保障、成本管理和效率提升三大方向，將面向故障發現、診斷、處置、預測全流程以及智能決策、智能問答、容量規劃、資源優化等場景的智能化解決方案進行組件化封裝，構建可複用、可演進的運維學件，並以Open API方式對外提供能力，支持智能運維需求的快速落地，簡化對接流程，降低運維繫統融智和注智成本。

圖3：AISWare AIOps產品架構

產品價值：

提升整體運維效率：支持智能定位故障根因並給出處置策略，降低人員經驗依賴，大幅縮短故障定位時間，提升整體運維效率；

保障系統運行質量：通過故障預警引擎，當指標出現裂化時，及時對業務和系統風險提前預警，避免生產故障，保障系統運行質量；

合理控制運營成本：支持對資源效率進行智能評估和優化，對容量進行合理規劃，提高資源利用效率，進一步控制運營成本；

增強人均運維能力：通過引入AIOps能力和技術，將運維人員從紛繁複雜的告警和高頻重複問題的處理中解放出來，增強人均運維能力。

核心功能：

高內聚運維學件：圍繞質量保障、成本管理和效率提升三大方向，提供高內聚、低耦合的場景化運維學件，輕量級能力對接生產，支撐運維智能化需求的快速落地，便於復制和推廣；

標準化API接口：將算法模型和推理規約封裝在學件內部，通過Open API接口，組件式方式與第三方系統集成，為其註智賦能；

一站式開發運營：支持運維開發者結合各自業務場景需求，調用現有服務，快速定義、訓練和發布個性化的運維學件，並提供運營管理和運行監控服務。

產品優勢：

場景豐富：全面支持質量保障、成本管理和效率提升等多類場景，基於運維學件能力，實現運維智能化需求的快速落地，解決實際運維問題；

算法積澱：基於長期積澱，面向複雜運維場景需求，以自研的算法模型構建學件能力，相比開源算法，能更適應實際場景，效果更優；

組件集成：與運維繫統解耦，提供組件化學件能力，以Open API的方式與相關係統集成，簡化引入方式，避免重複建設，降低融智成本；

平台支撐：以“平台+學件”相結合方式實現智能運維能力支撐，提供學件構建、開放、運營、管理的一體化服務。

應用案例：

案例1：黃金指標異常檢測

AISWare AIOps被某通信運營商引入Kafka Topic流量、業務量、負載均衡響應時延等多類指標監控告警中，實現智能化動態閾值異常檢測，日均調用超1200萬次，故障查全率99% ，查准率90%左右，成功預測多次故障。

案例2：告警根因分析及收斂

AISWare AIOps被引入某通信運營商O域告警收斂場景，通過告警RCA規則動態挖掘，實時定位根因告警，目前告警收斂率98%，有效緩解了告警風暴。

案例3：微服務應用系統故障定位

AISWare AIOps被引入微服務調用鏈故障定位實戰場景，從全鏈路角度出發，通過綜合分析各服務運行狀態、調用關係，進行調用鏈根因節點定位，並結合平台指標運行數據、拓撲關係，進一步智能推理、定位實際故障根因。從實際檢測數據看，平均故障查全率超過85%，查准率80%，大幅縮短故障定位時間。