越来越多的企业部署网络与业务性能监控系统，为运维管理者提供查看实时运行状态、故障定位等服务。但随着数字化转型的深入与云迁移的逐步推进，IT架构复杂化，由此带来的运营数据量与日俱增，企业需要选择更为智能化的监控与运维手段来应对变化与趋势。
面对智能运维的市场增长趋势，Gartner在研究报告中针对“采用智能运维平台时，中国基础设施和运营领导者须注意的关键点有哪些”给出一些建议：
第一、明确选智能运维平台而非传统监控工具的理由。
第二、深入了解智能运维和智能运维平台之间的差异。
第三、采用智能运维平台之前，以较为明确的业务结果导向完成论证。
第四、明确一个典型的使用场景，展现智能运维平台对业务的积极影响，从而顺利启动智能运维平台项目。
第五、根据企业需求，寻找合适的智能运维平台供应商。
AIOps智能运维解决方案帮助运维人员实现IT运维数智化，而企业对数字化转型日渐增长的需求更催化了智能运维市场的成熟。
基于在AIOps领域多年的实践与深入用户业务的不断探索，科来认为，企业智能运维在未来的发展过程中，需要利用如下几点，完成IT从支持业务到引领业务的蜕变，让企业核心竞争力上升到更高的层次：
1、针对实际业务与企业情况，通过不同场景总结规律，提供更为精准的业务支持；
2、利用更先进的智能算法AI技术，达到进一步提效的目的；
3、综合不同方向、领域、来源的数据，进行智能整合统一监控
技术与业务视角深度融合
三大核心亮点，落地关键能力
基于企业数字化转型与IT数智升级服务的经验，科来融汇结合大数据、人工智能等技术，在原有业务支持能力的基础上再度革新，为客户提供更为高效、便捷的业务支撑。
增强的以应用为中心的场景可视化监控
科来贴合企业实际监控需求，根据不同业务场景预置了丰富的监控模板，如业务服务路径可视化性能监控、网络拓扑各节点性能监控、广域网质量可视化监控、营业网点(终端)可视化性能监控、重保期关键性能数据监控等、专线性能监控、MES系统监控、多数据中心骨干线路监控、内外网DNS监控等。
新一代智能AI引擎，分析更主动预判更准确
科来采用新一代更先进和智能的AI技术，利用了时序数据智能化基线分析、趋势预测与自动异常发现等的一系列分析算法，实现了对网络流量指标、业务性能KPI、设备性能KPI等各类运维数据的自动化分析。
灵活的数据对接，全局一览高实时运维管理
科来产品系统经过严格的适配，有效兼容各类主流国产数据库。不仅如此，更提供丰富的数据接口，高效集成第三方数据，并对其进行关联分析，支持以一体化视图将第三方数据与警报进行统一纳管呈现，帮助运维人员更清晰地获知全局各方情况。
企业增效前进，新运维成功实践
科来服务于政府、金融、能源、运营商、交通物流、教科文卫等众多重点行业客户，在智能运维方面有着丰富的经验与标杆性成功实践。
某国有大行，在其业务运维平台装载科来智能AI分析引擎，定制化了符合业务需求的智能业务平台可视化监控场景，同时对接第三方设备的kafka数据，进行全局数据一体化统一监控。
自部署上线以来，科来智能AI分析引擎通过主动自我学习、自我预测、自动故障范围定位算法等，在多业务场景下发挥价值，如：外联线路隔离演练中主动发现业务交易量异常问题及故障定位；未触发传统阈值告警情况下，发现微小业务异常变化行为，解决潜在业务隐患；业务时间广域网某分行业务闪断的精准告警等。科来化解危机、高效运维的实践和创造的运维价值，深得用户积极肯定。
