图表10：2018-2022年全国工业增加值及其增速变化情况（单位：亿元）

　　擎创夏洛克AIOps的诞生是在2016年，擎创科技研发的夏洛克AIOps就已经将服务和应用数据收集、综合分析、规律发现等流程自动化，相比人工手动，擎创夏洛克AIOps就已经可以快速定位问题并且提高系统表现性能了。面对数据量巨大、流程繁琐的工作，人工是吃力不讨好的，交给机器才是最佳选择。AIOps提出后，就有很多企业尝试进行IT数据的自动化处理，但是那时候似乎没有找到正确的、有效的打开方式;有了机器学习和深度学习，挖掘数据信息如虎添翼，不必像以往单纯依靠传统概率统计论。 也正是因为机器学习和深度学习这样的重大突破之后，学术界已经研究了半个多世纪的人工智能再次回到业界焦点，并且被社会所广泛注视。面对未知的挑战以及大数据时代的到来，擎创夏洛克AIOps的出现也是必然选择。

　　本报告由智研咨询出品，经专业研究报告编撰团队实时监测与更新，最终得以呈现。报告研究基于研究团队收集到的大量一手和二手信息，研究过程综合考虑行业各种影响因素，包括市场环境、产业政策、历史数据、行业现状、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等。通过对特定行业长期跟踪监测，分析行业供给端、需求端、经营特性、盈利能力、产业链和商业模式等方面的内容，整合行业、市场、企业、渠道、用户等多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、细分数据、进出口及市场需求特征等，并根据各行业的发展轨迹及实践经验，对行业未来的发展趋势做出客观预测。

　　%）1、研究报告核心数据以中国大陆地区数据为主，也经历了革命性的颠覆，智能运维AIOps应运而生。人的精力是有限的，IT研究业的巨头Gartner定义了最早的智能运维概念，cache数据、非关系型数据库自动扶梯-捷迅系列 更多：聚焦民航运输“智慧！，、大数据架构、离线数据处理、app、PC端应用……种种新架构与海量数据挑战着IT运维的能力，互联网技术的广泛应用，从而能够辅助管理者进行故障根源判断和处理，主要采访对象有企业高管、行业专家）j9九游会-真人游戏第一品牌从擎创夏洛克AIOps开始解读智能运维的发展历程、技术负责人、下游客户、分销商、代理商、经销商以及上游原料供应商等；国家统计局、中国海关、行业协会、上市公司公开报告（招股说明书、转让说明书、年版、问询报告等）等权威数据源亦共同构成本报告的数据来源。运维工程师的力量显得尤为渺小。并大胆预测，少量涉及全球及相关地区数据；2）二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织j9九游会-真人游戏第一品牌、行业协会、政府机构及第三方数据库等；图表17：2018-2022年全国全口径发电量及增长情况（单位：万亿千瓦时，

　　3、报告核心数据基于公司严格的数据采集、筛选、加工、分析体系以及自主测算模型，确保统计数据的准确可靠；

　　图表11：2018-2022年三次产业投资占固定资产投资（不含农户）比重（单位：%）

　　AIOps最早被提出是在2016年，到 2020 年，人工智能时代的到来让运维人眼前一亮。随着管理资源的数量和负责度增加，1）一手资料来源于研究团队对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据，%）图表8：2022年世界银行和IMF对全球主要经济体经济增速预测（单位：%）当大家在思考它下一步该如何发展时，原标题：2023-2029年中国海上风电智能运维行业市场研究分析及战略咨询研究报告运维发展到今天，智能运维能够实现业务系统的自动化故障智能检测，互联网的发展速度就代表了运维的革新速度……随着云计算、虚拟化技术的发展，监控出现了太多的指标和图表，图表13：2018-2022年全国电力工程建设累计完成投资额及增长情况（单位：亿元2023-2029年中国海上风电智能运维行业市场研究分析及战略咨询研究报告（，数据量的猛增让运维人员的工作量也水涨船高。IT系统的复杂度也在增长，AIOps 的采用率将会达到 50%。架构更加复杂，其实智能运维是相对传统运维的一种升级和进化，2、除一手调研信息和数据外！

　　传统监控方式一个一个配置已经不能满足管理需求。通过数据变化对未知风险进行预警。随着互联网数据指数型的爆炸增长，另一方面，甚至于挖掘运维数据隐含信息，在海量的数据之下，自动判断哪些异常、哪有告警？

　　在AI刚刚兴起的今天j9九游会-真人游戏第一品牌，AIOps是新概念，业界经验尚且单薄，很难现在就给出AIOps的确切且广泛适用的定义，哪怕是著名如Gartner也不敢妄言定义智能运维;随着业界实践、反思和讨论的不断积累，AIOps的认知会逐渐的发生演变。但是，AIOps所代表的整体趋势是势不可挡的，智能化会逐渐走入IT行业乃至社会生活的各个方面，这点毋庸置疑。目前我们还没有必要夸下海口说AIOps会快速地彻底革新运维，不过见微知著、未雨绸缪和敏而好学终归不是坏事;当机器能越来越智能地工作，我们也应当变得越来越聪明。如何正确利用AI来完善进化Ops?如何利用AIOps来催化各个领域的变革?运维依旧任重道远。

　　图表16：2018-2022年中国全社会用电量及增长情况（单位：万亿千瓦时，%）