數(shù)字化時(shí)代，國內(nèi)的IT運(yùn)維發(fā)生了哪些變化 @DataBuff當(dāng)前，以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化為主要特征的新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革正在重塑全球競爭格局，國家發(fā)布《“十四五”國家信息化規(guī)劃》，部署了“構(gòu)建產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展體系”重大任務(wù)，大力倡導(dǎo)各行各業(yè)加快推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，釋放信息化發(fā)展的巨大潛能。
而這一切數(shù)字化轉(zhuǎn)型背后的保障 —— IT運(yùn)維管理也隨之發(fā)生著巨大的變化接下來，小編就帶大家一起看看，數(shù)字化時(shí)代，中國的IT運(yùn)維發(fā)生了哪些：變化一：去IOE效果明顯，原廠運(yùn)維服務(wù)市場(chǎng)極大萎縮2010年以前，以IOE為代表的海外巨頭在國內(nèi)大行其道，IBM、Cisco、EMC、Oracle。
這些國外公司不單單提供行業(yè)領(lǐng)先的軟硬件產(chǎn)品，還配套專業(yè)的技術(shù)服務(wù)一臺(tái)IBM小型機(jī)可能需要500萬，兩臺(tái)小型機(jī)所需的存儲(chǔ)300萬，而這些產(chǎn)品的遷移、維保、咨詢服務(wù)的費(fèi)用還要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高過產(chǎn)品購買的價(jià)格，IBM或EMC。
工程師的上門服務(wù)往往從他們出門開始、以小時(shí)/分鐘計(jì)費(fèi)而隨著去IOE、國產(chǎn)化替代的潮流，大量的基礎(chǔ)設(shè)施走向扁平化、通用化，即使是華為、中興這些國內(nèi)一線品牌，其專家級(jí)工程師的服務(wù)費(fèi)用也遠(yuǎn)沒有這么高去IOE十年，效果顯著，這些由原廠提供的運(yùn)維服務(wù)市場(chǎng)空間正在被極大稀釋。
而國產(chǎn)化的軟硬件產(chǎn)品，由于起步較晚，往往缺乏配套的工具、服務(wù)或生態(tài)支撐，這樣也加速了第三方運(yùn)維服務(wù)市場(chǎng)的崛起，誕生出越來越多擁有自主產(chǎn)品的國內(nèi)運(yùn)維軟件公司變化二：業(yè)務(wù)上云帶來基礎(chǔ)架構(gòu)升級(jí)，工作邊界發(fā)生巨大轉(zhuǎn)變。
隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、SDX、物聯(lián)網(wǎng)等一大批新技術(shù)、新場(chǎng)景的出現(xiàn)和發(fā)展，特別是云計(jì)算的普及，傳統(tǒng)的IT架構(gòu)與建設(shè)模式徹底被打破越來越多的企業(yè)選擇上云，即使不上云、也更傾向于將資產(chǎn)托管在運(yùn)營商機(jī)房這樣一來導(dǎo)致整個(gè)IT運(yùn)維的工作界面發(fā)生變化，日常的工作內(nèi)容和工作模式重新聚焦。
運(yùn)維人員由原來的機(jī)房管理、弱電管理、動(dòng)環(huán)管理、設(shè)備管理等底層設(shè)施性運(yùn)維工作，轉(zhuǎn)移到了應(yīng)用管理、業(yè)務(wù)管理、數(shù)據(jù)管理等這些上層對(duì)象上來傳統(tǒng)的、過于基礎(chǔ)的工作全部托管給云廠商或運(yùn)營商去處理，企業(yè)內(nèi)部的工作人員將重心聚集在企業(yè)自身的業(yè)務(wù)和戰(zhàn)略方向上。
大家會(huì)發(fā)現(xiàn)，有兩個(gè)顯著的現(xiàn)象發(fā)生，一個(gè)是全國數(shù)據(jù)中心數(shù)量的變化，一個(gè)是每家企業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)量的變化 全國的數(shù)據(jù)中心總數(shù)量呈指數(shù)級(jí)下降、而單數(shù)據(jù)中心的機(jī)架規(guī)模卻在極大的擴(kuò)張10年前，一個(gè)最普通的縣級(jí)部門、一家最普通的二級(jí)醫(yī)院或社區(qū)衛(wèi)生院，都會(huì)有自己的標(biāo)準(zhǔn)機(jī)房，每年花費(fèi)大筆預(yù)算購買一大堆的。
網(wǎng)管軟件、UPS、空調(diào)、機(jī)柜機(jī)架、弱電井等基礎(chǔ)設(shè)施而現(xiàn)在連省級(jí)的部門基本都沒有單獨(dú)的機(jī)房傳統(tǒng)的設(shè)備管理、網(wǎng)絡(luò)管理軟件或弱電廠家的客戶基數(shù)越來越少未來的數(shù)據(jù)中心會(huì)更多的集中在運(yùn)營商、云廠商與有特定屬性的行業(yè)客戶手里，網(wǎng)管可能只能賣給機(jī)房所有者。
另一個(gè)顯著的現(xiàn)象，2015年，一家約500人的企業(yè)可能也就只有OA、ERP、CRM等幾套應(yīng)用系統(tǒng)，但現(xiàn)在一家同等規(guī)模企業(yè)可能需要幾十套應(yīng)用系統(tǒng)，特別是面向公眾的服務(wù)性系統(tǒng)變化三：業(yè)務(wù)數(shù)字化升級(jí)，運(yùn)維難度指數(shù)級(jí)上升
“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代，企業(yè)需要快速響應(yīng)市場(chǎng)與競爭，直接與用戶、客戶交互，業(yè)務(wù)系統(tǒng)需要由內(nèi)向外，轉(zhuǎn)向以客戶、以市場(chǎng)為中心在系統(tǒng)建設(shè)與運(yùn)營層面，需要提供更敏捷、更好用的服務(wù)在業(yè)務(wù)模式上，企業(yè)追求創(chuàng)新、動(dòng)態(tài)、多變，更多關(guān)注前端用戶的體驗(yàn)。
業(yè)務(wù)上每出現(xiàn)一個(gè)響應(yīng)延時(shí)，就可能會(huì)帶來成千上萬個(gè)使用者的糟糕體驗(yàn)，運(yùn)維產(chǎn)品也會(huì)生成一大堆的事件告警查找故障原因的鏈路變得非常長，這早就不是多招點(diǎn)人頭就能解決的問題在運(yùn)維難度指數(shù)級(jí)提高后，原有的大規(guī)模初級(jí)運(yùn)維人員所具備的技術(shù)棧已很難勝任新一代IT架構(gòu)的運(yùn)維需求。
變化四：人力成本紅利消失，重復(fù)造輪子越來越不劃算過去我們經(jīng)常說，中國的IT運(yùn)維不同于美國，美國的工程師成本特別高，所以寄希望于成熟穩(wěn)定的商業(yè)化軟件、可以極大的減少人力投入所以美國更容易接受訂閱制，每年只需要花費(fèi)遠(yuǎn)少于人力成本的價(jià)錢購買商業(yè)軟件。
中國的人力成本低，一個(gè)項(xiàng)目中標(biāo)了，靠堆幾個(gè)駐場(chǎng)工程師就可以滿足客戶的需求，實(shí)在不行就定制開發(fā)而現(xiàn)在，國內(nèi)工程師的成本已經(jīng)上升到一個(gè)新的水平，一位普通的DevOps工程師薪資一年可能就要達(dá)到30萬人民幣，而市場(chǎng)上又非常匱乏。
一位DevOps工程師的離職，經(jīng)常意味著工具拼盤需要推倒重來隨著業(yè)務(wù)上云、不斷升級(jí)的技術(shù)棧，傳統(tǒng)運(yùn)維工程師也越來越難適配現(xiàn)在的應(yīng)用架構(gòu)國內(nèi)企業(yè)IT運(yùn)維的玩法也在不斷變化，從招人駐場(chǎng)，到事事親為、自己養(yǎng)人搞開發(fā)，再后來感覺不劃算、以外包的形式交給外面的軟件公司幫忙開發(fā)，招外包駐場(chǎng)開發(fā)。
可以預(yù)見隨著人力成本持續(xù)走高，市場(chǎng)會(huì)將客戶需求推向具有智能化、一體化運(yùn)維能力的軟件廠商當(dāng)以人力為主的IT運(yùn)維市場(chǎng)逐步遷移到技術(shù)平臺(tái)主導(dǎo)的智能運(yùn)維市場(chǎng)，原來分散的運(yùn)維市場(chǎng)將會(huì)出現(xiàn)一批頭部玩家變化五：長期疫情影響，加速各家企業(yè)對(duì)IT運(yùn)維重要性的認(rèn)知
新冠疫情已經(jīng)持續(xù)好幾年，并遲遲不見明顯好轉(zhuǎn)，給全球的企業(yè)運(yùn)營都帶來了革命性轉(zhuǎn)變不論是傳統(tǒng)行業(yè)，還是新興行業(yè)，各行各業(yè)的企業(yè)運(yùn)營已發(fā)生轉(zhuǎn)變，遠(yuǎn)程辦公、線上會(huì)議、電子協(xié)同越來越普及，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)層對(duì)于信息科技與IT支撐的重要性在此過程中深有體會(huì)。
一旦企業(yè)的系統(tǒng)出現(xiàn)輕微的抖動(dòng)，不單單是影響營銷、更是直接影響到團(tuán)隊(duì)之間的工作協(xié)同和生產(chǎn)效率一些面向社會(huì)公眾的應(yīng)用系統(tǒng)更加敏感，比如反復(fù)不斷的健康碼事故，一旦出現(xiàn)異常會(huì)直接帶來企業(yè)品牌、財(cái)務(wù)營收、公信力等多方面的負(fù)面影響，讓企業(yè)意識(shí)到應(yīng)用穩(wěn)定性的重要性。
變化六：大周期的智能運(yùn)維教育之后，運(yùn)維行業(yè)將面臨重新洗牌一邊是技術(shù)架構(gòu)越來越分散、應(yīng)用系統(tǒng)越來越復(fù)雜，一邊是管理不完的單點(diǎn)工具、處理不完的噪音告警，因此整個(gè)市場(chǎng)都看向了智能運(yùn)維，向AIOps要結(jié)果，整個(gè)運(yùn)維行業(yè)的發(fā)展也走到了智能運(yùn)維階段。
自2016年，Gartner正式提出這個(gè) AIOps 概念以來，國內(nèi)出現(xiàn)了一大批喊著要用算法搞定運(yùn)維的純粹AIOps廠商，大量的尖端人才涌入、試圖通過極致的算法來解決運(yùn)維工作的繁、雜、重，告訴客戶我的AIOps能讓你睡個(gè)好覺。
經(jīng)歷了將近7年的市場(chǎng)洗禮，國內(nèi)AIOps中臺(tái)玩法的優(yōu)點(diǎn)與缺點(diǎn)暴露無遺動(dòng)則幾百萬，交付周期三步走、長達(dá)數(shù)年才能正式完工的AIOps平臺(tái)，時(shí)至今日其目標(biāo)客群依然是有著充足預(yù)算、不差錢的頭部企業(yè)，尤其集中在銀行，智能運(yùn)維長期走不到普通大眾市場(chǎng)。
長期觀察下來，我們發(fā)現(xiàn)國內(nèi)的AIOps廠商不似歐美的同類公司專注，一直秉承拿項(xiàng)目、一切皆可定制的態(tài)度，將定制開發(fā)包裝成訂閱制服務(wù)同階段，歐美已經(jīng)跑出來十幾家細(xì)分領(lǐng)域的行業(yè)翹楚，如Dynatrace、ScienceLogic、Newrelic、Moogsoft等，國外走的更多是產(chǎn)品競爭力路線。
隨著長期的投入，越來越多的甲方發(fā)現(xiàn)智能運(yùn)維并沒有讓運(yùn)維工作變得輕松、簡單，反而日常工作越來越重，從以前的投運(yùn)維人員、到現(xiàn)在投開發(fā)人員，成本不降反增，價(jià)值收益有限他們不約而同的將目光投向國外產(chǎn)品，重新調(diào)整對(duì)AIOps的定位與期望，開始思考AIOps的正確玩法，有些甲方甚至厭惡向其兜售智能運(yùn)維概念的公司。
在智能運(yùn)維經(jīng)歷一波高峰之后，市場(chǎng)將會(huì)重新定義AIOps，淘汰一大批玩家，建立良性的AIOps 落地方法變化七：運(yùn)維工具將走向一體化、自動(dòng)化與智能化云化架構(gòu)下，單個(gè)客戶的 IT 系統(tǒng)會(huì)涉及到數(shù)十個(gè)技術(shù)棧，應(yīng)用架構(gòu)和技術(shù)架構(gòu)龐雜，一方面各技術(shù)棧專家人力成本顯著上升，另一方面復(fù)雜體系下的故障處理難度指數(shù)級(jí)增長，給生產(chǎn)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)連續(xù)性帶來挑戰(zhàn)。
傳統(tǒng)的一堆單點(diǎn)工具，將很難滿足客戶對(duì)MTTD/MTTR的指標(biāo)要求，且管理成本、構(gòu)建成本非常之高，DevOps工程師短缺且昂貴企業(yè)最終將會(huì)青睞同時(shí)具備一體化、智能化且高度自動(dòng)化、輕松部署運(yùn)營的IT監(jiān)控運(yùn)維工具。
這些一體化的工具在保持深度的專業(yè)領(lǐng)域能力的同時(shí)，還要保持廣泛的開放性，支持與其他一體化工具兼容對(duì)接，幫助客戶打造一整套完備的運(yùn)維體系最后總結(jié)，未來持續(xù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)是不可逆的大趨勢(shì)，而作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的保障利器，新一代監(jiān)控運(yùn)維平臺(tái)建設(shè)和產(chǎn)品應(yīng)用，將不單單是五百強(qiáng)大客戶們的需求、同時(shí)也是更廣泛的企業(yè)需求。
可以預(yù)測(cè)的是，未來智能運(yùn)維平臺(tái)和系統(tǒng)工具在運(yùn)維整體市場(chǎng)份額中將會(huì)持續(xù)提高# 乘 云 簡 介 #Databuff ，云監(jiān)測(cè)領(lǐng)導(dǎo)者，國內(nèi)領(lǐng)先的一體化觀測(cè)與智能運(yùn)維平臺(tái) ，是云計(jì)算時(shí)代IT科技領(lǐng)域劃時(shí)代的產(chǎn)品。
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