文 | 産業家，作者 | 鬥鬥，編輯 | 皮爺
數字化升級的當下(xià)，IT運維正在成爲繼SaaS之外(wài)又(yòu)一(yī)個被送上風口的賽道。在這個巨大(dà)的角鬥場中(zhōng)，資(zī)本、企業、技術正在塑造行業發展的新邏輯。
IT運維再成爲風口。
一(yī)個明朗的信号是，今年以來，已經多家運維服務企業先後獲得創投資(zī)本加持，賽道快速升溫。
互聯網資(zī)本和産業資(zī)本齊頭并進。比如聽(tīng)雲、擎創科技、雲智慧等企業先後完成C、D、E輪融資(zī)，在此過程中(zhōng)，紅杉資(zī)本、中(zhōng)國互聯網投資(zī)基金、上海國鑫創投、中(zhōng)信資(zī)本、GGV紀源資(zī)本、淡馬錫旗下(xià)ST Telemedia等一(yī)衆投資(zī)機構的身影不更事不斷浮現。
根據艾瑞預測數據顯示，2021年中(zhōng)國IT服務将突破萬億大(dà)關，其中(zhōng)IT運維市場規模将達到2941.2億元。
市場規模的另一(yī)面是增長速度。IT桔子數據顯示，截止2021年8月，IT運維賽道融資(zī)金額達21.786億元人民币，較去(qù)年同期的10.66億元人民币，增長了一(yī)倍多。
毋庸置疑。數字化升級的當下(xià)，IT運維正在成爲繼SaaS之外(wài)又(yòu)一(yī)個被送上風口的賽道。在這個巨大(dà)的角鬥場中(zhōng)，資(zī)本、企業、技術正在塑造行業發展的新邏輯。
但和C端的泡沫不同，它們站在風口上，想要的是共同講好一(yī)個關于中(zhōng)國的新故事。
01 打好IT運維「地基」：架構雲化、體(tǐ)系DevOps
1981年，廣廷渤出版了自己第一(yī)幅油畫——《鋼水·汗水》。這幅畫描繪了傳統工(gōng)業制造中(zhōng)的煉鋼環節，工(gōng)人們在煉鋼間歇時的動作、表情都被真實地烙印在這張油畫上。從某個角度來看，這正是傳統工(gōng)業制造中(zhōng)的某個環節，工(gōng)人們承擔的是工(gōng)業制造中(zhōng)的元素生(shēng)産。
但如今，這種基于人力的傳統生(shēng)産正在被重塑。如果說過去(qù)的IT運維是傳統的“刀耕火(huǒ)種”時期，那麽在2021年的今天這個行業已經進入了全面信息化的階段。
“經濟基礎決定上層建築”，在IT運維行業變化之前，率先有動作的是底層架構。
過去(qù)，以IBM爲代表的商(shāng)用小(xiǎo)型機、Oracle爲代表的商(shāng)用數據庫、EMC爲代表的高端存儲設計是企業IT體(tǐ)系高大(dà)上的标配，被人們成爲“IOE”架構。在很長一(yī)段時間裏，這種國外(wài)商(shāng)用成熟軟、硬件産品确實比同期其他産品帶來無以倫比的單機穩定性和高性能。
但是随着技術的發展，“IOE”架構所提供的基于向上擴展技術的高端商(shāng)用産品而設計的傳統集中(zhōng)式系統架構達到了瓶頸。首先是由于這種架構的成本較大(dà)，畢竟一(yī)台小(xiǎo)型機的價錢，能換回來一(yī)貨車(chē)的X86服務器。其次是互聯網行業多變的業務特征，使技術架構需要及時按需而動，很明顯“IOE”式集中(zhōng)式的架構難以實現這種目标。
另外(wài)集中(zhōng)式向垂直擴展的技術特點已經開(kāi)始限制互聯網企業的業務發展需求。互聯網企業業務迅猛發展的特點，使他們需要一(yī)種更具彈性、更易于擴展的水平式擴展的雲化技術架構。
因此，在互聯網架構、雲計算、大(dà)數據等新興技術的沖擊下(xià)，企業的IT技術架構也逐漸開(kāi)始改革。
2008年，阿裏發動了提出了“去(qù)IOE“運動，阿裏首當其沖從IT架構中(zhōng)去(qù)掉IBM的小(xiǎo)型機、Oracle數據庫、EMC存儲設備，代之以自己在開(kāi)源軟件基礎上開(kāi)發的系統。從原來單一(yī)的“IOE”架構，逐漸向x86、雲化架構以及開(kāi)源解決方案等多樣的技術架構轉變。
五年後的2013年，阿裏成功實現“去(qù)IOE”，這種效應被逐漸延伸到更多行業，官方動作随之而來。
2014年9月，銀監會就發布39号文即《關于應用安全可控信息技術加強銀行業網絡安全和信息化建設的指導意見》，此後數年逐步掀起了中(zhōng)國傳統企業去(qù)IOE并向互聯網架構學習的大(dà)潮。
這種底層變化被迅速輻射到上層的運維端。
在之前的“IOE”運維技術架構中(zhōng)，歐盟制定的ITIL框架剛開(kāi)始爲企業IT服務管理提供了客觀、嚴謹、可量化的最佳實踐的标準和規範。基于ITIL提出的這些标準和規範在一(yī)段很長的時間爲我(wǒ)國許多企業的運維體(tǐ)系建設起來指明方向。
然而，在企業IT技術架構逐步進入互聯網架構下(xià)，随着企業内部基礎設施的迅速發展，企業業務強調更敏捷地響應，ITIL的框架俨然已不能滿足需求。
這時，DevOps這個詞彙走進人們的視野。“其實最開(kāi)始我(wǒ)們不叫它DevOps，就是需要根據客戶的需求來解決運維側的事情。”廣通優雲創始人徐育毅告訴産業家。
從大(dà)環境來看，2015年，在雲計算、大(dà)數據等技術颠覆性趨勢繼續在應用經濟下(xià)發揮作用的同時，DevOps迎來了衆多企業的青睐，這一(yī)年，以中(zhōng)國人民銀行爲代表的金融業以及電信行業成功的跨出了邁向DevOps的第一(yī)步。
DevOps體(tǐ)系更爲強調效率，在持續集成、持續的自動化測試、持續部署平台、立體(tǐ)化監控、技術架構優化等多種自動化工(gōng)具的加持下(xià)，企業業務版本發布和運維的過程被大(dà)大(dà)壓縮，效率被大(dà)幅提升。
換言之，DevOps通過平衡運營和産研的時間階段，可以讓企業内部流程更“扁平化”作戰，進而更快速、迅捷地響應市場需求，實現服務的進一(yī)步升緯。
02 “歡迎來到AIOps時代”
但在流程之後，一(yī)個新的問題正在出現，即流程優化背後，具體(tǐ)到運維側到底該如何實施？換言之，企業運維需要一(yī)個與DevOps匹配的抓手。
在“IOE”架構時代，運維團隊還是以人工(gōng)維護爲主。但在IOE架構時代後期，随着互聯網架構開(kāi)始普及以及企業IT信息化的不斷深入，企業中(zhōng)IT設備量呈現爆發性的增長，單靠人力開(kāi)始逐漸管不過來。
尤其而後到了企業開(kāi)始嘗試引入互聯網架構，系統的複雜(zá)度更是陡然上升、維護目标更是迅速增長，按照傳統的手工(gōng)或者半自動維護來做，就更是走不通。當時，企業爲解決這種問題，嘗試引入各種運維工(gōng)具通過自動化的手段解決運維人手和能力不足的問題，IT運營管理（ITOM）也就應運而生(shēng)。
ITOM通過監控、管理、自動化三大(dà)類别的工(gōng)具對IT基礎設施以及軟件應用等對象的運營進行實時監控管理并提供反饋的服務，爲監測對象保持最佳運行狀态提供保障。從而将從原有的人工(gōng)加被動響應，轉變爲更高效、更爲自動化的運維體(tǐ)系。
雖然在某些程度上，ITOM體(tǐ)系将自動化帶到運維當中(zhōng)，讓IT運維更加高效。但是，ITOM更像是“換湯不換藥”，仍然未能打破運維工(gōng)作對運維者經驗的依賴，往往缺乏分(fēn)析能力，無法對數據所包含的信息進行洞察，更加無法将數據進行知(zhī)識化的本質提升。
例如，各種故障的處理分(fēn)析過程中(zhōng)，仍然是依靠運維者的經驗甚至直覺來分(fēn)析處理，運維決策中(zhōng)各種拍腦袋的例子仍然層出不窮。
在這一(yī)階段，進行最終決策的依舊(jiù)是“人”。
2016年，Gartner面向運維提供了一(yī)個新概念——“AIOps”，中(zhōng)文釋義智能運維。即其是以AI等手段爲核心，爲運維提供更爲智能和數字化的支撐。
也就是說，把運維從“人”的要素抽離(lí)出來，更多的放(fàng)到“數據”一(yī)側。其中(zhōng)包含的場景更加豐富，包括異常告警、告警收斂、故障分(fēn)析、趨勢預測、故障畫像等等。
在中(zhōng)國的IT運維賽道上，AIOps正式登上舞台。不過，實際上，在Gartner提出AIOps概念之前，中(zhōng)國的不少企業，如雲智慧、廣通優雲就已經在運用類似的手段服務客戶。比如雲智慧在2016年春天對未來方向的讨論中(zhōng)，就已然将“智能運維”作爲未來“三步走”的未來方向。
再回歸到AIOps本身。
實際上對企業而言，實現AIOps并不是一(yī)件容易的事，“AIOps想要落地首先要實現對數據的統一(yī)收集和管理，需要構建統一(yī)監控平台來實現IT資(zī)源的統一(yī)管控。”雲智慧總裁劉洪濤告訴「産業家」。
即對更多的企業來說，首先要實現IT基礎設施的覆蓋，之後才能進行後面一(yī)系列的包括DevOps、AIOps等智能運維的實施。
在此之中(zhōng)，金融和政務率先成爲智能運維的落地企業。不論是廣通優雲還是雲智慧，在更早期的面向客戶的服務過程中(zhōng)，金融客戶都是率先跑出來的标杆案例。
這點不難理解，不論是從業務屬性還是訂單金額，金融和政務在過去(qù)的許多年裏始終都是作爲KA級别的存在，相較于其他行業，他們對于安全、數字化的要求更高。
“我(wǒ)們在和建行的合作中(zhōng)，真的是一(yī)點一(yī)點打磨，從底層到前端每一(yī)個細節都不能忽視。”徐育毅告訴我(wǒ)們，“但真正把這幾個案例做完，我(wǒ)們團隊的整體(tǐ)服務和交付能力也真正成型了。”
與此同時，在AIOps風口的另一(yī)側，自然也少不了巨頭們的身影。像阿裏、騰訊、百度、頭條、美團、滴滴等互聯網頭部企業也均在搭建自己的AIOps平台，進而實現對自身業務的精細化管理。
如果說底層雲化，業務流程DevOps是運維的基礎，那麽AIOps則是在兩者的基礎上基于技術的又(yòu)一(yī)次革命。
03 尋找「中(zhōng)國式」IT運維
一(yī)個固有的認知(zhī)是，中(zhōng)國的TOB環境和歐美相比截然不同。如果說歐美的市場更像是工(gōng)廠流水線，大(dà)家各司其職，那麽中(zhōng)國的TO B市場則更等同于一(yī)個“橡皮泥”，它不能被定義，但卻需要根據不同人的喜好被捏成不同的形狀。
此外(wài)，不同的還有大(dà)環境。
據中(zhōng)國信通院近日發布的《全球數字經濟新圖景(2020年)》顯示，2019年，以美國爲代表的發達國家農業、工(gōng)業、服務業數字經濟滲透率分(fēn)别爲 13.3%、33.0%和46.7%，而以中(zhōng)國農業、工(gōng)業、服務業數字經濟滲透率分(fēn)别爲 8.2%、19.5%和 37.8%。
在這種背景下(xià)，中(zhōng)國的IT運維服務商(shāng)也面臨着更大(dà)挑戰。
由于中(zhōng)國企業的數字化水平較低，大(dà)數據收集、彙總等基礎能力較低，所以導緻企業一(yī)旦出現問題，往往牽一(yī)發而動全身。
因此，在中(zhōng)國獨特的産業環境内，IT運維服務商(shāng)承擔的不僅僅是運維的職責，還需要通過一(yī)套完整的産品幫助客戶解決跟運維相關的幾乎所有的問題。“一(yī)般我(wǒ)們都會和客戶制定一(yī)個3-5年的規劃，之後一(yī)步步執行。”劉洪濤告訴我(wǒ)們。
實際上，從中(zhōng)國的運維賽道來看，跑在前面的IT運維服務商(shāng)都具備全棧服務能力，比如雲智慧具備基于AIOps全棧式運維解決方案，廣通優雲依托運維中(zhōng)台，具備DevOps、AIOps等完整的數字化運維方案。
這種獨特的服務模式造就了中(zhōng)國IT運維服務商(shāng)的強實戰能力，即與北(běi)美的Servicenow相比，盡管在體(tǐ)量上仍有不小(xiǎo)差距，但從産品和服務模式來看已然絲毫不遜色。“中(zhōng)國這一(yī)代企業出海會容易很多，因爲在中(zhōng)國這種複雜(zá)環境下(xià)成長起來的企業戰鬥力非常強。”劉洪濤表示。
在不少人看來，如今中(zhōng)國的産業環境相當于十年前的美國，即如Saleforce等企業恰是在2000年左右崛起，之後也更是經曆了從中(zhōng)小(xiǎo)企業到KA\NA客戶的轉變，中(zhōng)國未來十年的路也會如此。
其實不然，就廣通優雲、雲智慧等IT運維企業的成長路徑來看，盡管從ITOM、ITSM到DevOps、AIOps的路徑别出無二，但在中(zhōng)國土地上成長起來的企業更能打，服務交付能力也更強，企業發展速度更加迅速。
有理由相信，在中(zhōng)國這片土地上，中(zhōng)國TO B企業的目标不僅是Salefoce、Servicenow，再或者是AWS、谷歌，它們正在探索出一(yī)條獨特的，不一(yī)樣的獨屬于中(zhōng)國企業的産業互聯網路徑。
