【云计算开源产业联盟】中国AIOps现状调查报告(2024)

近日，云计算开源产业联盟发布了《中国 AIOps 现状调查报告（2024 年）》，这份报告深入探讨了中国智能运维（AIOps）的发展现状、技术应用、行业实践案例以及面临的挑战和未来发展趋势。报告基于广泛的行业调查和专家访谈，提供了对中国AIOps产业发展脉络的全面梳理，为从业人员、专家学者和研究机构提供了真实可信的数据支撑。报告内容丰富，不仅涵盖了AIOps能力建设的基本情况，还详细分析了AIOps在不同行业中的应用场景，以及大模型技术在运维领域的应用情况，是了解中国AIOps发展不可多得的宝贵资料。

AIOps的浪潮正在席卷全球，而中国在这股潮流中正扮演着越来越重要的角色。《中国AIOps现状调查报告(2024年)》为我们揭示了AIOps在中国的发展趋势和实践案例，让我们看到了智能运维技术的广阔前景。

报告指出，智能运维产业在2024年保持稳健发展态势，企业对智能运维技术的需求进一步增长。金融、运营商等业务系统复杂且对系统运行效率要求较高的行业成为智能运维市场的主要客户。随着智能化技术进一步赋能传统行业，智能运维技术也在能源、制造等传统行业逐渐推广。

企业对智能运维的需求强劲，特别是在IT预算增速放缓的背景下，如何运用人工智能等技术提高效率，助力企业降本增效成为关注重点。智能运维AIOps、业务可观测性和SRE可靠性实践成为当前重点关注方向。运维领域中大语言模型LLM的应用已逐步增多，市场上已逐渐出现一些较为成熟的运维大模型相关产品。

在AIOps场景应用方面，企业AIOps智能运维能力建设成熟度逐渐提高，更多企业进入L3进阶智能化运维阶段。智能运维在质量、成本、效率、安全四大运维领域均已开展部署和应用，其中质量和效率领域仍然是目前企业关注度最高的应用方向。此外，2024年成本方向关注度显著提升。

AIOps可观测能力建设情况显示，超过半数的企业已经着手构建可观测性能力，并且部分企业已经建立了较为成熟的系统。这些企业主要在基础设施监控、用户体验提升以及应用性能监测等场景中实践和推进可观测性能力建设，以期实现更高效的运维管理和服务质量保障。

大模型技术在运维领域的应用情况表明，越来越多的企业已将运维大模型相关场景能力的建设列入未来计划。当前关注度最高的运维大模型应用场景为监控告警、自动化脚本生成与任务执行以及运维智能体。大模型技术可以进一步增强AIOps工具智能体(Tool Agent)和岗位型智能体(Job Agent)，使其能够响应自然语言指令，执行具体任务，并模拟运维人员进行观察、推理和决策。

AIOps发展趋势与挑战方面，智能运维算法模型准确性、可解释性是现阶段企业主要面临的挑战。企业将专注于在多样化的应用场景中建设智能运维能力，并致力于通过强化数据治理来提升数据的准确性和完整性。这不仅有助于智能算法的持续提升优化，以确保运维决策的可靠性，也将显著提高企业运维的智能化水平，实现更高效、更精准的运维管理。

报告中的实践案例更是让我们看到了AIOps在中国的实际应用。例如，中国联通自主可控智能化大IT生产运营支撑平台通过AI算法与OneAgent指标有机结合，实现了超大规模系统的全层级可观测，故障自愈，以及隐患前瞻识别能力。而中国工商银行则通过深度学习异常检测以及动态运维地图的故障定位技术，解决了分布式架构下信息系统故障定位的难题。

这些案例表明，AIOps不仅能够提升企业的运维效率，还能够在故障发生前进行预警，减少故障对业务的影响。随着技术的不断进步，AIOps的应用将越来越广泛，成为企业数字化转型的重要推动力。

这篇文章的灵感来自于《中国AIOps现状调查报告(2024年)》。除了这份报告，还有一些同类型的报告，也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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