近日，国内领先的数字化市场研究与咨询机构爱分析发布《2022爱分析 · IT运维厂商全景报告》（以下简称“报告”），旨在帮助甲方企业了解IT运维市场情况及细分市场的优质厂商，推动中国IT运维发展进程。

北京优特捷信息技术有限公司（简称日志易）作为国内运维领军企业，始终潜心钻研新兴场景与前沿技术，凭借丰富的落地项目经验与国产自研的产品优势，获选报告中智能运维AIOps市场与可观测性市场代表厂商。

“十四五”规划纲要指出，未来将培育壮大人工智能、大数据、区块链、云计算、网络安全等新兴数字产业，随着国家信息化建设的逐步深入，信息系统已经成为企业核心竞争力的重要组成部分，IT运维作为信息系统稳定、安全、高效运行的保障，获得了越来越多的关注。

基于对国内IT相关部门和数字化服务厂商的调研，爱分析认为，随着企业的IT架构向云原生转变，系统复杂度越来越高，数据量快速增长，数据治理和故障定位难度随之增大，企业需要提高运维效率和运维质量。此外，企业信息系统规模不断扩大，IT运维对象快速增长，企业需要投入大量人力保障业务系统的稳定运行，运维成本不断增长。

因此，甲方企业对于智能运维AIOps存在着三大核心需求，即提高数据使用价值、提高运维智能化水平、降低运维成本。厂商则需要具备三大能力，即数据治理能力、智能化能力、自动化运维能力。

此外，云原生环境下的业务系统由单体应用过渡到微服务模式，单个应用被拆分为多个黑盒的、虚拟的微服务，而且各微服务之间的调用关系异常复杂，企业难以全面掌握业务整体运行状态，故障排除难度剧增。为了保证某些重点业务系统的稳定性，企业需要实时掌握从服务请求到IT基础设施端到端的调用链路，以及各调用节点的运行状态。

因此，厂商需要具备端到端的数据打通能力，以及对各调用节点进行监控，并快速实现根因定位的能力。

观察易是日志易基于自身平台特色推出的一款业务深度全景可观测性产品，通过对业务、服务、设备、指标四层维度的数据进行分析，帮助企业了解应用系统真实运行状态，并通过加强日志、链路、指标数据的关联分析，快速发现问题，提高故障定位效率，缩短问题解决时间，保障业务系统的有效运行。

爱分析评估

业务可观测性方面，观察易产品在端到端的运维数据打通方面具有显著特点。支撑可观测性的基础运维能力方面，日志易具有较强的数据采集、治理以及分析能力，能够为实现可观测性提供重要支撑，提高故障分析、根因定位效率。

业务可观测性方面

首先，观察易通过附加属性标签实现端到端数据打通，方式独具特色。观察易重点围绕交易类、查询类等场景，基于运维数据分析需要，构建指标模型，将用户查询ID、交易类型、交易渠道等业务属性标签，以及机器版本环境、调用链等属性标签，自动附加在业务流程的日志上面，打通端到端的运维数据，实现对交易业务全流程的可观测性。

其次，对于企业暂时无法直接采集到的指标，观察易基于调用链数据、业务指标数据，通过统计分析的方式，进行二次处理，实现数据的采集。此外，基于既定的业务场景，观察易提前构建好数据分析模型，并基于此，对接入的数据进行实时清洗和分析，及时发现问题，快速进行根因定位，促进运维效率的提升。

打通端到端的数据后，观察易不仅可以横向查看每个应用服务与其他服务之间的关联关系，还可以纵向查看应用服务与基础设施组件之间的关联关系，且故障调查路径中涉及的所有服务、组件、基础设施等通过上下文实现关联，保证整个调查流程的无缝衔接。

支撑可观测性的基础运维能力

首先，观察易数据采集范围广，数据治理与分析能力强。观察易可配置的数据来源包含文件和目录、Syslog、脚本获取、性能数据、数据库数据、Beats、Packetbeat、S3、Kafka等，能够针对多类安全产品、操作系统、数据库、中间件及业务系统等的指标、日志、调用链数据进行采集，采集范围较广，能够为企业运维可观测性提供海量数据源。

观察易对PB级日志、指标、调用链在内的各类时间序列机器数据进行智能运维算法分析，实现运维系统可观测性。

其次，观察易基于统一的数据模型构建拓扑图，通过智能运维算法在拓扑图上找出根因，自动将相同根因产生的告警合并成一个，自动分析出故障原因和影响范围，帮助用户快速定位故障根因。