Gartner数据显示，2023年AIOps在中国市场渗透率只达到目标受众的5%-20%。这一数据意味着仍有大量企业还未进行AIOps建设，未来AIOps市场前景广阔。目前，已经开始应用AIOps的企业，智能运维水平普遍还处于辅助智能化运维阶段，主要以系统辅助分析，帮助人工进行决策和操作为主。
随着AI技术的加速落地，智能运维也将循序渐进不断升级，在质量、成本、效率、安全等维度持续完善，助推企业智能化转型。
在企业转型焦虑期，普遍存在运维机制不完善、运维质量低和成本高等问题，LinkSLA智能运维管家提供“新手保护”。在数据、故障风险管理、成本和效率等方面着重提升。
平台统一采集、分析处理业务运行过程中的多样化运维数据，包括告警、指标、日志、配置以及运维工单等类别，提升运维大数据的治理能力、优化数据质量，为进一步推进业务发展提供良好的数据依据。
通过实时监控和智能分析，对实时数据进行异常检测和问题预判，有效降低业务运行风险，提升系统可用性和稳定性。运维人员根据AI提示，团队能够提前发现潜在问题并采取相应的措施，有效避免或减少故障发生。
面对自动巡检和故障诊断这类常见的运维场景，可通过系统快速执行、判断，大大降低对专业运维人员经验技能的依赖，高效处理重复繁杂的日常工作，有效缩短故障排查时间并有效降低人力、技术成本。
自动化处理更多传统的运维任务，如自动巡检、日志分析、事件管理、故障诊断等。同时还具备智能化的决策支持能力，为运维团队提供实时的警报、推荐解决方案和执行修复操作等技术支持。
除了关注IT系统本身的性能和状态，还能够感知业务侧的需求变化。使运维团队能够更好地应对业务需求并优先处理业务影响较大的问题，为业务的发展提供数据依据，辅助科学决策，更好地保障业务的连续性和稳定性。
1、日益复杂的运维环境 ，运维对象数据急剧增长，相互关系复杂，核心业务系统建设并配套一定规模的网络，服务器，动环等系统，但是造成厂商独立监控，数据割裂，形成烟筒式的运维孤岛。
2、难以掌握系统整体运行状况。 设备厂商监控工具仅对设备状态进行检测，难以对核心业务系统进行全链路可用性监控分析。传统数据中心和云数据中心同时存在，难以形成高效闭环，统一的运维。
3、精准、快速排障的要求 ，保障业务的连续性，需要高效的故障排查和解决效率。依赖人工巡检导致问题发现被动、滞后，无法保障业务的稳定连续运行，问题处理效率低，运维管理工作成效不显著。
4、业务支撑系统日趋复杂 ，指标数据获取难，且结构不一致，难以支撑智能算法落地。传统系统架构向混合云环境、微服务、容器架构转型，进一步增加IT系统的复杂度，运维难度激增。
5、缺乏对资源的科学掌控 ，缺乏对服务器CPU、内存等计算资源，磁盘空间、磁盘I/O等存储资源的监控管理，对系统应用节点和数据的各项性能参数配置等数据把控不足，难以实现科学规划扩容。
一体化管理
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多院区跨地域网络集中管理，全网性能、流量实时监控。 -
覆盖联网设备，无品牌型号限制。 -
大屏展示，实时可知系统健康状况。
实时监控，提高风险管理
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实时数据分析，监测、识别潜在安全威胁，提前预防，提高系统安全性。 -
快速定位故障，高效排查定位根因；快速恢复业务系统正常运行。 -
分析异常指标对资源影响，判断各类故障优先级，降低告警信息处理难度，合理优化资源。
数据可视、提供业务支撑
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全面的业务可视化展示，呈现业务各个节点的实时运行状态，节点可用性、负载等状态。 -
展示系统健康度和可用性，帮助管理层优化业务系统，提高工作效率，帮助执行层发现系统中存在的问题，及时维护修复，保障系统稳定性和可用性。
优化资产管理
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对资产生命周期管理，跟踪、维护、统计分析，全流程闭环； -
通过数据采集分析，预估资产健康状况，驱动资产维护保养。
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