AIOps 市场 – 全球行业规模、份额、趋势、机遇和预测，2018-2028 年按产品（平台、服务）、按应用（基础设施管理、应用性能分析、软件资产管理、网络和安全管理等）、按部署（本地和云）、按企业规模（大型企业、中小型企业 (SME)）、按垂直行业（BFSI（银行、金融服务和保险）、医疗保健和生命科学、零售和电子商务、IT 和电信、能源和公用事业、政府和公共部门、媒体和娱乐等）、按地区、竞争进行细分

全球 AIOps 市场

各种类型的企业（包括初创企业、跨国企业、政府组织和非营利组织）都在使用云计算技术来提供各种服务。使用客户关系管理和流程规划等基本业务工具的能力变得比以往任何时候都更加重要。建立一个能够做出明智决策并最大化投资以支持创新的更智能的组织越来越依赖于实时连接和分析数据。随着企业努力使用最新的工具和技术来管理和优化其基于云的运营，全球 AIOps 市场的崛起受到对云计算不断增长的需求的推动。

用于 IT 运营的 AI 平台称为 AIOps（用于 IT 运营的人工智能平台）。它结合了自动化技术和人工智能，提供了 IT 系统运作的全面视角。AIOps 系统解决的关键需求之一是对更快、更准确的 IT 运营的需求。因此，越来越多的人正在使用 AIOP 的产品和服务。得益于最近的技术进步，AI 在 IT 运营中的应用已变得可行。许多公司正在使用知识融合、领域丰富的机器学习 (ML) 和自然语言处理 (NLP) 方法来提供改进的 AIOps 平台和服务，这是推动该行业发展的主要因素之一。AIOps 平台使用由 ML 驱动的智能自学算法自动执行日常 IT 活动。

基于云的基础设施正在 IT 领域迅速普及

近年来，云计算的普及度急剧上升。许多企业被 Microsoft Azure、Amazon Web Services, Inc. 和 Alphabet Inc. 提供的云托管服务所吸引，因为它具有按使用付费、自助服务、高可靠性以及根据消费情况灵活扩展或缩减等特点。与传统 IT 解决方案相比，云计算的这些优势使其 IT 成本更低、服务质量更高、上市时间更快。通过 AIOps 解决方案在所有环境中提供集中可见性，可以更快地识别和修复 IT 问题。例如，总部位于美国的全球科技公司 IBM 于 2020 年 7 月宣布推出 IBM Cloud Pak for Watson AIOps，这是一个用于多云管理的 AIOps 平台。

此外，他们缺乏实时分析的访问权限。因此，集成 AIOps 可让用户访问所有环境中的性能数据，并提取有关可能发生的任何中断或减速的信息。它会自动将报告的问题通知 IT 人员，进行根本原因分析并提出补救措施。这些因素正在推动全球

对基于 AI 的应用程序的兴趣增长

人工智能使用多层算法来分析数据、理解口语和直观地识别事物。这些算法用于处理数据、计算和机器人思维。必须改进这些算法，以便为各种最终用途应用程序提供更好、更有效的解决方案。人工智能研究人员一直在尝试改进各种算法。传统算法在效率和准确性方面存在缺陷。因此，制造商和技术开发人员已将注意力转向创建标准化算法。

风险缓解在 IT 组织中变得越来越重要

风险决定了当今颠覆性的技术和经济环境。鉴于不断变化的市场需求和快速的创新速度，大型企业凭借其在不牺牲核心产品的情况下将风险降至最低并保持公司连续性的能力来脱颖而出。对于 IT 组织而言，有效的风险缓解方法至关重要。为了识别未实现的风险和危险载体，风险缓解技术会从上到下评估组织。包括公司内部和外部的威胁，这些威胁可能会干扰业务连续性。危险的类型将决定企业希望如何减轻风险的影响或减轻事件的影响。因此，为了降低风险并提高自动化投资的价值，IT 组织正在进入全球 AIOps 市场。

缺乏可靠且适应性强的 AI 系统

当作为在物理 IT 环境中运行的完整安全关键系统的组件部署时，新型 AI 算法缺乏弹性和适应性会带来严重后果。数据质量差是造成 AI 系统脆弱性的主要原因。数据质量的几个问题包括数据稀疏、标签错误、数据不相关或损坏、无法识别意外模式以及模式学习不正确。低质量的数据会阻碍有效的自动化程序，因为任何企业升级 AI 的主要目标都是增加收入和节省成本。例如，截至 2020 年，只有 15% 的公司可以访问必要的数据，尽管 76% 的组织希望使用其数据来获取经济价值。因此，缺乏人工智能系统对市场的增长构成了威胁。

市场细分

全球 AIOps 市场细分为产品、应用、部署、企业规模、垂直、区域和竞争格局。根据产品，市场细分为平台、服务

市场参与者

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