亚信科技AISWare AIOps智能运维平台产品荣登Gartner Hype Cycle技术成熟度？

前几天，世界ICT权威咨询分析机构Gartner发表了2020年中国ICT技术成熟度曲线-Gartner，HyperCyclerICTinChinato2020，亚信技术AISWare将AIOps智能运输平台产品列入Gartner2020年度技术成熟度曲线典型供应商排行榜。这是亚信科学技术在AI领域的产品首次进入Gartner技术成熟度曲线HypeCycle，象征着亚信科学技术智能运输产品和解决方案在该领域的领先地位。

Gartner?Hype?Cycle是评价全球新技术成熟度发展阶段的权威性评价体系，其結果是评价全球厂家新型数字化技术趋势、技术潜力和商业潜力的关键标准和依据。GartnerHype、Cycle技术成熟度曲线典型供应商排行榜推荐具有该领域成熟产品、独特价值的厂商代表，在世界ICT行业具有广泛影响力。

图1:2020中国ICT技术成熟度曲线(Source:Gartner)

AIOps平台技术是ICT领域重要的新兴技术之一，与2019年相比，2020年AIOps在中国发展迅速。根据Gartner ICT技术成熟度曲线所示，未来2-5年，AIOps平台的采用率将持续走高。企业引进AIOps，加强IT系统在事件相关与分析、异常检测、根源分析等方面的能力，促进业务增长成为必然趋势。

亚信科技智能运输平台广泛应用于通信、广电、金融、电力、能源等多个行业，在推业提高智能运输水平、促进企业业务发展等方面发挥技术引擎的作用。特别是在国内各大电信运营商的智能运输业务中，积累了大量优秀的企业实践。目前，亚信科技智能运输平台(AISWareAIOps)在质量保障、成本管理和效率提高等方面已经支持了40多个场景，实现了秒级故障的根源定位，提前进行了时级风险警报。产品凭借强大的功能、先进的技术、良好的商业成果，受到业界和客户的高度认可和好评。近两年来，产品获得了2020第三届国际AIOps挑战赛亚军、2020大数据产业创新技术突破奖、TMF亚洲峰会最佳催化剂奖、2019中国智能运输100强等多项行业奖。

图2:AISWare优艾设计网_PS百科AIOps获得的部分工业奖

亚信科学技术面向AIOps领域，全力构建智能运输产品和解决方案，积极参与技术开发和行业标准制定。亚信科技智能运输平台(AISWareAIOps)着重于运输监视系统的痛点，围绕故障发现、诊断、处理、预防全过程、智能问答、资源优化等典型场景需求，推进AI算法创新，组装智能运输能力产品已经申请了许多技术专利和国际标准。

亚信科学技术继续深耕AIOps技术，创造优质智能运输产品和解决方案，沉淀AIOps场景的最佳实践，确立行业基准，推进中国智能运输技术和市场发展。

亚信科技全球智能运输平台AISWareAIOps为全球运输系统注入智能赋能

产品定位:

亚信科技全球智能运输平台AISWare将AIOps定位于提供AIOps能力引擎，为全球运输系统注入智能和赋能。产品以亚信科技AI平台算法模型为基础，围绕质量保障、成本管理和效率提高三个方向，组成故障发现、诊断、处理、预测全过程、智能问答、电容计划、资源优化等场景的智能解决方案，构建可再利用、可演进的运输维护部件，以OpenAPI方式对外提供能力，支持智能运输维护需求的迅速落地，简化对接流程，降低运输维护系统的智能化和注意成本

图3:AISWareAIOps产品结构

产品价值:

提高整体运行效率:支持智能定位故障的根源，提出处理战略，降低人员经验依赖，大幅度缩短故障定位时间，提高整体运行效率

保障系统运行质量:通过故障预警引擎，大大降低人员的分裂时间，提高业务和系统的预防和运行效率。

核心功能:

高内运输维护部件:围绕质量保障、成本管理和效率提高三个方向，提供高内聚合、低耦合的场景化运输维护部件，轻量级能力对接生产，支持运输智能需求的快速落地，复制和推广方便

标准化API接口:标准化API接口:将算法模型和推广规则封装在学部，通过OpenAPI接口，以便于复制和推广。

产品优势:

场景丰富:全面支持质量保障、成本管理和效率提高等多种场景，基于运输维护部件的能力，实现运输维护智能需求的快速落地，解决实际运输维护问题

算法积累:基于长期积累，面向复杂的运输维护场景需求，以自我研究的算法模型构建学部件的能力，比实际场景更适应运营

应用案例:

案例1:黄金指标异常检测

AISWareAIOps被某通信运营商引进Kafkatopic流量、业务量、负载平衡响应时间延迟等多种指标监测，实现智能动态阈值异常检测，日均超过1200万次，故障检测全率99%

案例2:警告根据分析和收敛

AISWare关键AIOps引入某通信运营商o域警告收敛场景，通过警告RCA规则动态挖掘，实时定位警告根据警告

案例3:微服务应用系统故障定位

AISWareAIOps引入微服务调用链故障定位实战场景，从全链接的角度综合分析各服务运行状态、调用关系，调用链根据节点定位从实际检测数据来看，平均故障检查率超过85%，检查率超过80%，故障定位时间大幅缩短。

关于亚信科学技术

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