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运维托管行业定义

所谓的运维托管行业，即是将企业所需的IT系统及其相关的网络设备以及服务器等实体硬件设施的日常维护及运营管理的工作，委托给具备深厚技术实力与丰富经验的第三方专业机构来负责执行，以此种方式来帮助企业有效减少IT运维方面的投入成本，同时也可以大幅度提升IT运维工作的流程效率以及信息安全保障水平。。

运维托管行业分类

运维托管行业按照服务内容和客户类型可以分为多种类型，例如：IT基础设施运维、网络安全运维、数据中心运维、云计算运维等。

IT运维管理

企业 IT 运维管理乃是借助于先进的信息科技及相应之方法论，旨在确保系统与网络的优质可行性、高度安全性以及无间断的业务持续性，主要涉及软硬件环境、计算机络及电信网络、各类应用系统及其运维服务流程等多个领域的综合性管理体系。在此背景下，我们所探讨的IT 运营与维护管理的领域同时囊括了IT 运营与维护服务以及IT 运营与维护产品两个层面。尤其值得关注的是，企业必须通过这两种方式深入且动态地协同合作，方能实现高效率地支撑业务运作的IT系统效果。其中，IT 运维服务作为 IT 服务的核心组成部分，根据服务提供者的不同，可具体细分为原始设备制造商（Original Equipment Manufacturer，简称 OEM）运维服务及第三方运维服务两大类别。至于IT 运营与维护产品方面，则特指ITOM与ITOA等专门工具器械。企业可利用这些工具实时监测并科学管理IT基础设施及应用软件的运行状态，从而确保相关对象始终处于最佳运转形态。当企业步入成长壮大的征程，其 IT 系统的构建与运维管理将经历四大阶段。由此可见，服务导向型管理（Business Service Management, BSM）正是IT服务管理（IT Service Management, ITSM）的进一步发展与完善，也是现代企业在IT系统建设及运维管理领域势必遵循的必然趋势。

作为IT运营服务行业规模日益扩大的主导推动力，我们注意到数据中心的扩建与加强成为了重要因素。随着我国现代化信息技术体系建设工作的深化发展，各类数据资产在实际服务中的价值逐渐得以展现，相应地，政府机关以及大小企业对于数据中心的渴求也逐步增强，这些都促使着数据中心的建设数量和规模保持着稳定且持续的增长势头。同时，这也推动了企业服务领域的进一步开拓，尤其表现在金融业和电信等关键性行业领域的数据中心运维(O&M)合同金额逐年攀升。然而，面对现实中数据中心基础设施日渐复杂化、服务器数量飞速膨胀以及机房能耗迅速上涨等问题，如何实现数据中心的空间优化以及提高其容量扩大能力已然成为一个迫切需要解决的挑战，从而驱动了新一轮的O&M服务需求。

网络安全运维

网络安全管理和运维是指对计算机网络进行安全管理和运维，保护网络系统免受各种网络威胁和攻击。在当今信息时代，网络安全已成为企业和个人必须重视的重要问题。

网络安全运维需要对网络设备进行安全配置和管理，包括防火墙、入侵检测系统等设备的配置和管理，以及网络设备的定期更新和升级。其次，需要对网络流量进行监控和日志分析，及时发现和制止网络攻击。此外，还需要进行网络漏洞管理和补丁管理，及时修复网络系统中的漏洞，防止黑客利用漏洞进行攻击。

网络安全运维还需要进行备份和恢复管理，定期备份重要数据，建立灾难恢复机制，应对各种突发情况。总之，网络安全管理和运维是保证网络系统安全的一项重要工作。通过制定和实施安全政策、规范和措施，建立安全培训和意识教育机制，对网络设备进行安全配置和管理，对网络流量进行监控和分析，对网络漏洞和补丁进行管理，对备份和恢复进行管理，可以有效提高网络系统的安全性，保护企业和个人的信息安全。

数据中心运维

数据中心运维（亦称数据中心运作与维护），是涵盖对所有构成数据中心各类硬件基础设施（如网络设施以及服务器、存储设备等）、软件要素（如操作系统及数据库等）进行日常常态化管理并进行必要的维护作业的重要战略环节。而在这一过程中，数据中心运维的核心职责主要包括：设备的规范性装配、精心调整、实时监测、问题探析、效能提升、安全防护、备份与恢复等一系列紧密关联且环环相扣的工作步骤。

运维托管行业发展历程

运维托管行业的发展历程可以追溯到20世纪90年代，当时计算机开始进入办公室和家庭，掀起了一股电脑热。伴随着信息化建设的深入发展，信息系统的规模日益庞大，结构更加复杂，而其运行维护的内容及其重要性亦在持续变化。 运维托管行业在信息化建设中扮演着重要的角色，为企业提供了全方位、高效率、低成本的IT服务。

人工阶段

前期运维处于人工阶段，此时的运维是一个统称，负责机房、服务器选择、软硬件初始化、业务上下线、配置监控、监听等。，运营和开发没有明确的分工，基本上遇到什么问题就解决什么问题。在这个阶段，因为服务器数量少，业务需求简单，只需要几个O&M的工程师就可以完成O&M的工作，O&M基本不会成为企业发展的瓶颈。

工具和自动化阶段

通过人工维护管理，更适合简单业务。随着IT尤其是互联网的快速发展，企业所承担的业务越来越复杂，运维进入了第二个阶段，即工具化和自动化阶段。为了提高O&M的工作效率，简化操作流程，O&M的工程师们开始编写脚本，用于自动执行一些O&M操作和重复性的工作流程。

工具的诞生是运营自动化的显著特征之一，特别是随着开源项目的深入人心，越来越多的工具被归为开源体系，许多项目都能在GitHub上找到共享版本。随着容器技术的兴起，出现了许多专门用于运行容器的新Linux发行版。Docker及相关虚拟化技术的不断发展，K8s (Kubernetes，具有集群管理、任务调度等强大功能的自动化容器管理工具)等技术的发展，云服务(包括私有云、公有云)的快速发展。也进一步给运维的自动化带来了极大的便利。

在工具和自动化阶段，一些运维工程师已经掌握了一定的开发能力，通过自动执行程序来完成日常工作，代替人工。效率逐渐高于简单的人工运维，出错概率逐渐降低。此时，已经掌握了Python、shell等开发语言和工具的O&M工程师，已经逐渐转向O&M开发的角色。

平台阶段

在平台化阶段之前，脚本和工具分散，难以管理，还需要人工干预。随着业务变得越来越复杂，对大量脚本的管理变得低效和复杂。此后，集成自动化脚本和工具，从系统层面构建更易于使用和高效的运维管理工具，也就是运维平台，已成为一种趋势。

围绕开源工具和平台，大中型企业开始搭建自己的运维平台，包括监控平台、报警平台、自动化平台等。这些平台提高了产品开发和测试的效率，降低了运维成本，降低了系统风险发生的概率，在一定程度上提高了系统的可用性。显而易见，具备平台化构想的开源工具已经在运维领域覆盖了各个层面，从监控系统、报警系统乃至自动化平台，都有卓有成效的开源技术架构。

智能运维阶段

这个阶段是智能的。当基础设施固定了，运维方式最终也就固定了。这些模式将包含可用性和可扩展场景等多种运维方案，并在运维架构中平稳添加开发。AIOps(Algorithmic IT Operations)最初由Gartner定义为使用人工智能算法(AI和机器学习)解决机器已知问题和潜在运维问题的技术解决方案。值得注意的是，根据Gartner的定义，AIOps中的AI不是人工智能，而是一种广义算法。本书也将遵循这一定义，并没有严格区分智能运维和AIOps。

AIOps运用分析理论及机器学习策略，对操作工具、服务以及设备所产生的海量数据进行深度剖析与处理。它可以自动发现问题并实时做出反应

图表：运维发展阶段

资料来源：智研瞻产业研究院整理

运维托管行业产业链

运维托管上游是IT设备供应商、软件开发公司等。中游是服务提供商，包括硬件设备维护、软件系统维护、网络维护等。下游包括政府机构、金融、电信、互联网和电力等

图表：运维托管行业产业链

资料来源：智研瞻产业研究院整理

运维托管行业规模

统计数据显示，2018年中国运维托管行业规模1.12亿元，2023年H1中国运维托管行业规模0.5亿元。2018-2023年中国运维托管行业规模如下：

图表：中国运维托管行业规模（2018-2023年）

数据来源：智研瞻产业研究院

运维托管行业规模预测

预测， 2029年中国运维托管行业规模6.9亿元。2023-2029年中国运维托管行业规模预测如下：

图表：中国运维托管行业规模预测（2023-2029年）

数据来源：智研瞻产业研究院

运维托管行业发展前景预测

随着人工智能科技的飞速进步，各产业的数字化水平也得到了显著性的提升，包括银行业、证券业、保险业、电信业以及能源业等众多行业的运维工作变得愈发至关重要。然而，随着各类系统规模与架构复杂性的攀升、数据类型与数据规模的扩大，运维工作正面临着前所未有的巨大挑战。唯有针对不同的领域，不同的场景制定相应的算法，实施分而治之的策略，而非采用“黑箱”式的算法模式，方能有效的解决运维问题。

运维行业在其演变过程中历经了人工运维、自动化运维直至现今的智能化运维阶段的变革，也就是通过运用先进的AI算法对巨量的运维数据进行深度分析，以精准识别问题的根本原因，从而在决策层面上显著提升运维工作的效率。

AIOps即是指任何能够模拟人类操作者行为的计算机技术，可采用专家知识、自动化、机器学习、深度学习或这些技术的混合形式作为基础。唯有构建AIOps生态系统，营建“自动化+监控+知识+算法”的有机整合，方能更加高效地落实AIOps理念，使其在实际运维环境中释放真正潜力。