在大数据、云计算、人工智能等新技术的促进下，智能运维（AIOps）已成为未来运维发展的趋势，是企业级DevOps在运维（技术运营）侧的高阶实现。近日，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所（以下简称“中国信通院云大所”）与dbaplus社群的主办单位（上海探云云计算有限公司）再度深化战略合作，为进一步助力企业IT运维效能提升，双方将共同推动“云计算智能化运维（AIOps）能力成熟度模型”系列标准的落地。

在过去的一年里，双方在数据库、大数据、运维等领域的合作日益深入，共同推广包括《数据安全治理能力评估（DSG）》《分布式系统稳定性保障能力评估》《金融大数据能力模型（DataOps）》《数据管理能力成熟度评估模型（DCMM）》等标准；特别是云原生分布式领域，系统稳定性保障越来越重要，在《分布式系统稳定性保障能力评估》方向，双方将进一步开展更加深入的战略合作，共同为数字经济的稳定性保障提供指导和帮助，支撑行业数字化转型升级。

此次，中国信通院云大所与dbaplus社群在“云计算智能化运维（AIOps）能力成熟度模型”系列标准上的携手合作，实现从分布式稳定性保障到智能运维AIOps的价值贯通，全面提升数字经济的稳定运行和运维效率。

“云计算智能化运维（AIOps）能力成熟度模型”系列标准

促进企业智能运维能力的整体提升

“云计算智能化运维（AIOps）能力成熟度模型”系列标准，由中国信通院云大所携手阿里、腾讯、百度、京东、华为、字节跳动、中国移动、新炬网络等涉及互联网、通信、银行、证券、保险等领域40余家企业单位共同制定，代表了国内智能运维领域的共识。

当前，该标准已经形成了覆盖智能运维质量、成本、效率、安全四大类应用场景的全流程、多层次的标准体系，旨在为企业明确当前智能运维能力现状，对标行业智能运维优秀实践，促进智能运维系统和工具与智能运维能力的整体提升。

智能运维（AIOps）系统和工具评估

以评促建，建设先进的运维效能+智能化工具平台

随着AIOps工具的成熟，这些工具将能够处理更广泛的数据类型并更快、更好地交付价值，从而提高更具体任务的性能。《云计算智能化运维（AIOps）能力成熟度模型 第2部分：系统和工具技术要求》适用于IT运维的实施方使用或构建相关系统和工具，以及IT运维产品的提供方构建相关系统和工具进行评价和指导；可供其他相关行业或组织进行参考；也可作为第三方权威评估机构衡量智能化运维系统和工具所提供功能的标准依据。

《云计算智能化运维（AIOps）能力成熟度模型第2部分：系统和工具技术要求》总体框架

目前，基于《云计算智能化运维（AIOps）能力成熟度模型 第2部分：系统和工具技术要求》的智能运维（AIOps）系统和工具技术要求评估已开放质量、成本、效率共8个模块：异常检测、故障预测、告警收敛、根因分析、故障自愈、故障预防、容量预测、知识库构建。企业可根据自身情况任选一项或多项进行参与，该评估有助于企业自查、自证、以评促改、以评促建，建设国内先进的智能化运维系统和工具平台。

2021年10月，《云计算智能化运维（AIOps）能力成熟度模型 第2部分：系统和工具技术要求》已进行了首批试评估。截至2021年12月，共有浙江移动、广东移动、华泰证券等8家企业11个项目通过了智能运维（AIOps）系统和工具评估，代表行业先进水平。

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