近日，博睿數據的智能運維算法平臺Swift-AI，順利通過了由中國信息通信研究院（以下簡稱“信通院”）開展的《智能化運維（AIOps）能力成熟度模型第2部分：系統和工具技術要求》首批正式評估，通過的“異常檢測”模塊達到全面級評價。

這代表著博睿數據的智能運維算法平臺的產品能力全面性與完善性得到業界認可，同時代表著博睿數據AIOps系統和工具達到國內領先水平。

AIOps將賦能運維，帶給用戶全新的體驗

近10年來，云計算、大數據和人工智能等技術浪潮風起云涌，運維的價值逐漸顯現，企業底層IT基礎架構愈加復雜化，軟件規模量級提高，原來的傳統運維方式已經越來越跟不上時代的步伐，此時AIOps應運而生。

根據Gartner的闡釋，AIOps通過松耦合、可擴展方式去提取和分析數據量、種類和速度這三個維度不斷增長的IT 數據，進而為IT運維管理產品提供支撐。

AIOps的落地在多方面直擊傳統運維的痛點，AI算法承擔起分析海量運維數據的重任，能夠自動、準確地發現和定位問題，從決策層面提高運營效率，為企業運營和運維工作在成本、質量和效率方面的優化提供了重要支持。

談及AIOps的未來發展，博睿數據產品管理部高級總監孫麗表示，隨著企業業務規模擴大，云原生與微服務的興起，企業IT架構復雜性呈現指數級增長。而傳統的IT運維手段面臨故障發生后，查找故障原因困難，故障平均修復時間周期長等挑戰，已無法滿足新的運維要求。因此運用人工智能賦能運維，去取代緩慢易錯的人力決策，快速給出運維決策建議，降低問題的影響并提前預警問題就成為了必然。AIOps作為目前運維發展的最高階目標，未來將會賦能運維帶給用戶全新的體驗。

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同時孫麗也強調，當前智能運維的很多產品和項目在企業側落地效果并不理想，究其原因可歸類為三點：一是數據采集與AI平臺割裂，多源數據之間的關聯關系缺失導致AI平臺缺乏高質量的數據，進而導致模型訓練效果不佳；二是數據采集以Metric和Log為主，導致應用場景較窄且存在數據孤島問題；三是AI平臺能力尚有提升空間。當前落地的場景多以異常檢測與智能告警為主，未來需要進一步提升根因分析與故障預測的能力。

因此，在孫麗看來，未來企業首先要建設一體化監控運維平臺，一體化是智能化的基礎。基于一體化監控運維平臺采集的高質量的可觀測數據數據以及數據之間的關聯關系，進一步將AIOps的能力落地到一體化監控運維平臺中，從而實現問題精準定位與見解能力。

可以預見，在新技術的促進下，AIOps成為未來運維發展的趨勢，是企業在運維（技術運營）側的高階實現。

將AIOps能力融入全棧監控產品線

作為領先的APM應用性能管理廠商，多年來博睿數據積極擁抱人工智能、機器學習等新技術變革的浪潮，并基于AI和機器學習技術，自主研發了“數據接入、處理、存儲與分析技術”核心技術體系，全面布局智能基線、異常檢測、智能告警、關聯分析、根因分析等豐富且廣泛的智能運維功能，并將AIOps能力融入端到端全棧監控產品線，可為傳統企業提供強大的數據處理、存儲和分析的軟件工具，幫助客戶整合各類IT運維監控數據，實現數據的統一存儲和關聯分析，打破數據孤島，構建統一的IT運維管理平臺，讓企業的IT運維更加智能化、自動化。

在此基礎上，博睿數據還依托完整的IT運維監控能力，利用大數據和機器學習技術持續構建先進的智能運維監控產品，2021年先后推出了搭載了AI能力的新一代APM產品Server7.0和新版的統一智能運維平臺Dataview，不斷落地智能異常檢測、根因分析、故障預測等場景。基于人工智能的能力實現運維監控場景的信息整合、特征關聯和業務洞察，幫助企業確保數字化業務平穩運行，并保障良好的數字化體驗。

為AIOps行業的發展添磚加瓦

事實上，博睿數據能夠得到如此認可，也并不意外。博睿數據很早就成立了AI算法研究部，不斷加強產品根因分析能力和預測能力，并先后在北京、廈門、武漢等地設立研發團隊，并與重點大學達成戰略合作，通過共同的科研成果實現算法的升級創新。

未來，博睿數據將持續專注智能運維算法能力平臺Swift-AI的研發，不斷夯實在異常檢測、故障預測、智能告警和根因分析的相關算法與能力突破。

孫麗表示，Swift-AI的能力引擎將賦能博睿數據全產品智能化的體驗升級。基于博睿數據的一體化監控能力，可實現開箱即用的AI。客戶無需投入較大的人力和時間在收集數據、準備數據、清洗數據上，我們的智能探針能力會根據AI引擎的需要，對Metric、Trace、Log以及相關的關聯關系進行數據的智能化采集。基于高質量Telemetry data和強大的算法模型，實現開箱即用且故障定位精準的AI體驗，助力更多企業實現數字化智能化轉型。

同時博睿數據將不斷推進相關能力在技術和功能方面的打磨，致力于與業界攜手推動AIOps等新興領域的標準制定，共同推動行業進步，為AIOps行業的發展添磚加瓦。