前言

高速发展的技术驱动着IT运维的持续进化，从人工运维到智能运维，转眼已经经历了多个阶段。随着企业数字化进程的日渐深入，企业 IT 架构日渐复杂，软件体量愈发庞大。IT运维逐渐从传统运维流程化管理向着平台化、智能化演进，各行各业对IT工具、平台能力、解决方案、AI场景及可用数据集的需求日益迸发。

2016年，Gartner提出了AIOps（智能运维）这一概念，即利用 AI 技术的新一代 IT 运维，旨在通过算法进一步解决企业遇到的运维难题。随后，AIOps的概念得到了广泛普及和发展。AIOps是一个交叉领域，涵盖了AI、系统和工程知识，其核心技术在数据算法、机器学习方面。AI算法专家需要掌握比方、层次聚类、随机森林、时序数据分解等能力。目前随着各行业数字化转型进程加快，AIOps市场发展速度已然迈上了新的台阶。

网强在网络运维行业深耕数二十年，致力于数字化转型技术的研发和创新。从架构、功能、性能、稳定性、智能化、数字化、用户体验等方面进一步优化，以更好的产品满足更广泛的客户需求，经过研发团队的不懈奋斗，顺应AIOps的市场需求，基于客户的实际需求，同时结合丰富的行业经验和成功客户验证经验，以自身技术优势为核心，打造新一代AIOps数字化智能运维平台。

在巨大成功的前夕，请和我一起做好准备，迎接“它”的到来。网管系统全面升级，重新打造，用心呈现。

AImaster智能运维管理平台震撼来袭！

平台优势

大数据平台架构

构建运维 AI 平台，实现应用微服务化、容器化、上线和扩容快。能够支持百万级监控点，满足秒级检查频率，同时也提升资源使用率。建立运维数据中台，统一数据采集、数据生产、数据共享、数据交互、数据治理、数据安全等体系，让数据持久化，实现运维及运营数据治理。

开放性平台体系

AImaster 智能运维方便有能力的用户的维护人员和开发人员，能自行开发相关组件，接入网强智能运维系统，并可以将用户的运维或软件人员的经验，和网强的高效 AI 智能系统相结合，实现 DevOps 和 AIOps 的完美融合。

全栈智能运维管理

全栈设备统一管理，支持多种采集方式，对市面所有主流厂商的设备均可管理，支持分布式监控。对监测采集到的各类海量运维数据进行监控和管理，快速实现资源统一管理、运行监控状态实时监控以及故障快速定位，实现数据中心全方位监控。

AI大数据分析

AImaster智能运维的算法和业务逻辑基于数据分析的AI技术，包括指标基线趋势预测和异常检测以及关联关系挖掘等。基于AI算法的机器学习和场景化向导进行数据挖掘，提前发现系统的隐患和风险，在故障未发生时发出预警，异常根因定位；同时利用大数据分析结果指导运维人员开展工作，实现主动运维。

智能运维应用场景

智慧交通：智能驾驶、智能道路、智能调度、充电网络

智慧安保：智能监控、智能城市、智能环境

智慧通讯：5G/6G、物联网、RFIC、卫星

智慧健康：远程医疗监控、乡村卫生院服务

智慧工业：工业网络管理，生产级监控、秒级响应调度

智慧农业：农作物环境管理、灌溉管理、有机管理、污染物管理

智慧教育：省级、大城市级教育网络监控和运维、乡村教育

行业场景：政府、医疗、教育、交通、企业、制造、农业、运营商等各个行业应用。

产品技术框架

Almaster提供平台级架构设计，组建化微服务模式，为IT运维管理提供良好的基础平台方便后续的应用扩展，建设统一运维大数据中台满足多场景化服务，快速建立智能化敏捷运维管理体系。

迄今为止，从2003年网强推出第一代网管系统，到去年的6.4版本，历经无数次更新换代，推陈出新。今天，网强经过数次打磨的网管7.0版本惊喜亮相，基于AIOps大数据的AImaster智能运维平台带给客户更好的用户体验，获得质的飞跃，以AI激活运维数据智慧，助力客户数字化转型。