亚信科技AISWare AIOps智能运维平台产品荣登Gartner Hype Cycle技术成熟度曲线2020年度榜单

日前，全球ICT权威咨询分析机构Gartner发布“2020中国ICT技术成熟度曲线-Gartner Hype Cycle for ICT in China 2020”，亚信科技AISWare AIOps智能运维平台产品荣登Gartner2020年度技术成熟度曲线典型供应商榜单。这是亚信科技在AI领域产品首次进入Gartner技术成熟度曲线Hype Cycle，标志着亚信科技智能运维产品及解决方案在该领域的领先地位。

Gartner Hype Cycle是评估全球新技术成熟度发展阶段的权威评价体系，其结果是评估全球厂商新型数字化技术趋势、技术潜力和商业潜力的重要标准和依据。Gartner Hype Cycle技术成熟度曲线典型供应商榜单用于推荐拥有该领域成熟产品、独特价值的厂商代表，在全球ICT行业中具有广泛的影响力。

图1：2020中国ICT技术成熟度曲线(Source：Gartner)

AIOps平台技术是ICT领域重要的新兴技术之一，相比2019年，2020年AIOps在中国发展更为迅速。根据Gartner ICT技术成熟度曲线所示，未来2-5年，AIOps平台的采用率将持续走高。企业引入AIOps，增强IT系统在事件关联和分析、异常检测、根因分析等方面的能力，促进业务增长已成必然趋势。

亚信科技智能运维平台(AISWare AIOps)广泛适用于通信、广电、金融、电力、能源等多个行业，在推动企业提升智能运维水平、促进企业业务发展等方面充分发挥技术引擎作用。尤其是在国内各大电信运营商的智能运维业务中，积累和沉淀了大量优秀的企业实践。目前，亚信科技智能运维平台(AISWare AIOps)已支持质量保障、成本管理和效率提升等方面共40余个场景，实现秒级故障根因定位，提前小时级进行风险预警。产品凭借强大的功能、先进的技术、良好的商用成果，受到行业和客户的高度认可和一致好评。近两年来产品获得了多项工业界奖项，包括2020第三届国际AIOps挑战赛亚军、2020大数据产业创新技术突破奖、TMF亚洲峰会“最佳催化剂奖”、2019中国智能运维100强等。

图2：AISWare AIOps获得的部分工业界奖项

亚信科技针对AIOps领域，全力打造智能运维产品和解决方案，积极参与推进技术研发和行业标准制定。亚信科技智能运维平台(AISWare AIOps)，聚焦运维监控系统痛点，围绕故障发现、诊断、处置、预防全流程，以及智能问答、资源优化等典型场景需求，推进AI算法创新，组件化封装智能运维能力，为运维系统注智赋能。产品已申请多项技术专利和国际标准。

亚信科技将持续深耕AIOps技术，打造优质的智能运维产品和解决方案，沉淀AIOps场景最佳实践，树立行业标杆，推动中国智能运维技术和市场发展。

亚信科技全域智能运维平台AISWare AIOps为全域运维系统注智赋能

产品定位：

亚信科技全域智能运维平台AISWare AIOps定位于提供AIOps能力引擎，为全域运维系统注智和赋能。产品基于亚信科技AI平台算法模型，围绕质量保障、成本管理和效率提升三大方向，将面向故障发现、诊断、处置、预测全流程以及智能决策、智能问答、容量规划、资源优化等场景的智能化解决方案进行组件化封装，构建可复用、可演进的运维学件，并以Open API方式对外提供能力，支持智能运维需求的快速落地，简化对接流程，降低运维系统融智和注智成本。

图3：AISWare AIOps产品架构

产品价值：

提升整体运维效率：支持智能定位故障根因并给出处置策略，降低人员经验依赖，大幅缩短故障定位时间，提升整体运维效率;

保障系统运行质量：通过故障预警引擎，当指标出现裂化时，及时对业务和系统风险提前预警，避免生产故障，保障系统运行质量;

合理控制运营成本：支持对资源效率进行智能评估和优化，对容量进行合理规划，提高资源利用效率，进一步控制运营成本;

增强人均运维能力：通过引入AIOps能力和技术，将运维人员从纷繁复杂的告警和高频重复问题的处理中解放出来，增强人均运维能力。

核心功能：

高内聚运维学件：围绕质量保障、成本管理和效率提升三大方向，提供高内聚、低耦合的场景化运维学件，轻量级能力对接生产，支撑运维智能化需求的快速落地，便于复制和推广;

标准化API接口：将算法模型和推理规约封装在学件内部，通过Open API接口，组件式方式与第三方系统集成，为其注智赋能;

一站式开发运营：支持运维开发者结合各自业务场景需求，调用现有服务，快速定义、训练和发布个性化的运维学件，并提供运营管理和运行监控服务。

产品优势：

场景丰富：全面支持质量保障、成本管理和效率提升等多类场景，基于运维学件能力，实现运维智能化需求的快速落地，解决实际运维问题;

算法积淀：基于长期积淀，面向复杂运维场景需求，以自研的算法模型构建学件能力，相比开源算法，能更适应实际场景，效果更优;

组件集成：与运维系统解耦，提供组件化学件能力，以Open API的方式与相关系统集成，简化引入方式，避免重复建设，降低融智成本;

平台支撑：以“平台+学件”相结合方式实现智能运维能力支撑，提供学件构建、开放、运营、管理的一体化服务。

应用案例：

案例1：黄金指标异常检测

AISWare AIOps被某通信运营商引入Kafka Topic流量、业务量、负载均衡响应时延等多类指标监控告警中，实现智能化动态阈值异常检测，日均调用超1200万次，故障查全率99%，查准率90%左右，成功预测多次故障。

案例2：告警根因分析及收敛

AISWare AIOps被引入某通信运营商O域告警收敛场景，通过告警RCA规则动态挖掘，实时定位根因告警，目前告警收敛率98%，有效缓解了告警风暴。

案例3：微服务应用系统故障定位

AISWare AIOps被引入微服务调用链故障定位实战场景，从全链路角度出发，通过综合分析各服务运行状态、调用关系，进行调用链根因节点定位，并结合平台指标运行数据、拓扑关系，进一步智能推理、定位实际故障根因。从实际检测数据看，平均故障查全率超过85%，查准率80%，大幅缩短故障定位时间。

关于亚信科技

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