IT运维行业,务实为基再竞逐

2019-09-10 07:22方辰千
产城 2019年5期
关键词:运维服务系统

方辰千

IT运维管理被视为支撑起整个互联网的基础行业,但其往往被忽视与误解。IT领域的复杂度叠加与规模化扩张推动了各类IT运维工具的专业、细分,也进一步促使IT运维市场加速整合,相关企业唯有开发、建立起强大、完善的产品与方案才能占得先机。

新一轮趋势来临

IT运维管理(ITOM)是指在网络基础设施建设完成之后,IT部门采用相关管理方法,对IT软硬运行环境和IT业务系统进行综合维护管理的过程;信息安全系统、负载均衡系统、上网行为系统、网络监控系统、运维审计系统、日志审计系统等俱都是由此开发的一系列运维管理工具。

有数据显示,全球IT运维管理软件市场规模到2020年预期可达400亿美元。中国的IT运维管理软件市场在2020年市场规模预期可达250亿元。曾担任2008年北京奥运会IT运行监控专家组组长的网利友联科技(北京)有限公司创始人王卫平看好IT运维行业的发展前景,“凡是IT系统够大、够复杂、够要命的地方,就是IT运维需求最迫切的地方。放眼未来的360行:一切企业都将是IT企业。”她将IT运维行业与房地产行业相类比,认为两者都有趋同的复杂建设生产过程,“建设落成上线之后,有一个漫长的后服务期,建设和运维就好像房地产开发和物业服务的关系。IT系统和房地产有两个共同特点:专业性门槛高、基础设施复杂异构、有长期持续高可用性的要求。比起物业服务,IT运维服务要多一个刚需:IT系统不是一次性建设就不动,而是持续发展的,这就要求运维服务能力也伴随IT系统的成长而成长,使得IT运维服务成为黏性非常高的业务。这与简单一次性消费商品的售后服务有天壤之别,蕴含着巨大的需求和市场商机。”

当前消费互联网红利已趋淡薄,以企业为中心的产业互联网市场前景广阔,企业级服务是产业互联网领域里颇为关键的细分市场,也是IT运维行业的重要基础。原本对IT运维管理持可有可无态度的企业纷纷将信息化建设提升到战略高度,以期为企业打造透明、可靠和高质量的数据环境,帮助企业提供更精准的产品和服务,降低成本并控制风险。

如若企业自建系统多选择自行运维模式,这多见于大型企业,反之一般需要运维产品与解决方案提供商协助运维,多为中小企业所采用。然则无论是选择自行运维还是使用外包服务,都是基于企业原有的IT建设方式,细致分析企业的运维需求方可对症下药。数据显示,目前大型企业里选择自行运维的占比62.5%;运维外包占比37.5%。中国企业还有一个特性就是大型企业的组织机构尤为庞大,但IT运维能力的成长速度却相对滞后,需要专业运维团队提供服务,无论自建还是外包。中小企业则资源底蕴不足,专业技术人员储备较少,也面临IT运维需求的上升矛盾。

行业痛点仍存在

与人工智能、大数据等产业一样,IT运维行业的发展同样有着良好政策环境的引导、驱动、加持。近年来先后颁布的《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》、《关于促进大数据发展行动纲要的通知》、《国家信息化发展战略纲要》、《“十三五”国家信息化规划》等政策对产业升级和技术融合提出了更高要求。2016年中国IT数据中心运维服务市场规模即以达1496.4亿元,同比增长15.4%,2012-2016年的年均复合增长率15.7%,近两年的增长率同样可观。

目前,我国IT运维管理服务行业服务主体包括原厂服务商和第三方服务商。現阶段核心系统运维以原厂服务商服务为主,国际知名厂商和国内品牌厂商分占6成与4成份额,后者的市场份额占比持续攀升。第三方运维服务商同样发展迅速,呈强劲的上升趋势。

在2017年我国IT运维企业数量就已超过5000家。但因IT运维管理是IT服务中的基础环节,为保证运维企业的服务质量,我国电子工业标准化技术协会信息技术服务分会对所有从事运维服务的企业开展行业认证。截止2018年12月,国内共有1634家企业获得认证证书。

在逐步经历组织化、标准化、专业化之后,智能化加速成为IT运维行业发展的大趋势。互联网术的发展让运维行业的内涵随之发生变化,人工运维自然过度到自动化运维。随着互联网+与大数据持续渗入各个行业,IT运维管理的规模和复杂程度呈几何级提升,智能运维成为必然之选,其能大幅度地降低IT运维行业的服务成本并提高服务质量的稳定性,同时为行业的良性竞争构筑起越来越高的技术门槛。而且,相较其他行业,IT运维行业本身具有智能化的建设基础,其所管理、服务的各式IT系统本身就是数字化、数据化、网络化的要素聚合体。

维保费用过高和行业信息的不对称是IT运维行业的两大痛点。一般而言,传统的被动式IT运维是其成本高昂的主要原因,被动、孤立的响应已发生故障某种程度上使得运维人员疲于奔命,时间、地点不能有效调配,服务质量也不能有所保证。用户与运维人员的信息不对称、用户与设备提供方的信息不对称是IT运维行业的矛盾之源,双方认知上的差异直接影响到企业是否有高质量、可靠的数据为其决策支持、运营管理、风险控制、产品提供、营销活动等服务。

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