文｜第一新聲 九木

編輯｜田艷紅

2021年，IT運維行業又熱鬧起來了！

各種新名詞、新概念層出不窮，亂花漸欲迷人眼，例如DevOps、SecOps、DevSecOps、AIOps……

融資金額達到歷史高峰，第一新聲根據IT桔子不完全統計，2021年IT運維行業相關融資事件共有24起，融資金額約54.7億元。例如云智慧、擎創科技、聽云等企業先后完成E、D、C輪融資。紅杉資本、GGV紀源資本、云暉資本、晨暉資本等知名投資機構的身影不斷浮現。

要知道，更早的一波融資熱潮還是5年前，2016年IT運維行業共有42起融資事件，當年融資數量達到峰值。

從傳統的手動運維，到DevOps的自動化運維，再到AIOps的智能化運維，運維技術在近幾年實現了跨越式發展，IT運維行業也再次吸引了人們的眼球。不僅引發人們的思考，行業又發生了哪些翻天覆地的變化？頭部玩家之間的定位和產品有了哪些新趨勢？大家都在談論的AIOps落地過程中面臨哪些挑戰？

1、融資額超50億元，達歷史高峰

IT 運維是全球軟件市場規模最大的剛需賽道之一，整體市場規模超過600億美元，且處于快速上升通道。

目前，全球運維軟件領域已經出現了多家重量級的美股上市公司，例如 ServiceNow（1000億美元）、Datadog（300億美元）、Splunk（220億美元）等。

中國是全球不可忽視的市場，國內IT 運維的潛在發展空間超過千億元，其中，金融、制造、能源等領域的大中型客戶的年客單價達到幾百萬元。

例如前瞻產業研究院數據顯示，2012-2019年，中國IT運維市場規模呈現波動趨勢。從增速來看，2014年達到近年來最高增速17.34%，達到了1121.2億元的市場規模。2019年，中國IT運維市場規模達到2324.3億元，同比增長15.73%，2020年我國中國IT運維市場規模達到2690億元左右。

艾瑞咨詢數據顯示，2021年中國IT服務將突破萬億大關，其中，IT運維市場規模在2021年達到2941.2億元， 預計2023 年達到3236.4 億元，2020-2023 年的年復合增長率為 11.7%。

西駿數據CEO何澤松向第一新聲表示，國內IT運維正在蓬勃發展，運維和安全是企業IT部門的兩大業務支柱，安全領域現在非常的火爆，上市公司有二三十家，而在運維領域里，無論上市公司還是融資的企業相對還是較少，未來賽道滲透率還將大幅提高。

國內IT運維的市場規模迅速增長的同時，行業融資也是熱火朝天。

第一新聲根據IT桔子不完全統計，2002年-2021年，IT運維行業融資金額約221.76億元。其中，2021年IT運維行業相關融資事件共有24起，融資金額約54.7億元，金額達到歷史高峰。例如云智慧、擎創科技、聽云等企業先后完成E、D、C輪融資。尤其是云智慧在2021年7月獲得E輪1.5億美元，再度創下國內智能運維行業的最高融資記錄。

第一新聲發現，在IT運維領域活躍著一批國內知名投資機構，其中不乏紅杉資本、真格基金、晨暉資本、云暉資本、梅花創投等身影。

隨著融資熱潮，尤其是多家頭部企業獲得巨額融資，IT運維行業也再次被推到聚光燈下，是巧合還是行業發展又到了某個節點？新入局者是否還存在機會？

“2016年行業出現創業和融資熱潮，到了2018年IT運維行業更是過度發燒，大家恨不得一步就邁入智能化、決策智能的時代。到了2020年、2021年近兩年，絕大多數客戶才開始回歸理性，強調數據治理、數據平臺的基石作用。這個風向一旦到來，預示著一個新興科技領域即將進入規模化發展的拐點。”擎創科技CEO&創始人楊辰向第一新聲解釋，根據Gartner的IT運營技術成熟度曲線變化來看，一般前幾年會突然出現一個期望的高峰值，往往伴隨著市場的極度不理性，隨著期望值的降低，市場回歸理性，與此同時行業規模卻會快速上升，所以其認為2021年是IT運維行業規模上升的重要起始點。

楊辰認為，到目前為止，IT運維賽道已經逐漸的層級化，強者逾強，因為軟件領域一旦產品化程度高了，技術壁壘隨之建立起來，逐漸的收斂市場。在這樣的形勢之下，完全初創沒有積累的企業再進入，發展難度會越來越大。

晨暉創投投資副總裁文超同意上述觀點，其向第一新聲解釋稱：“國內IT運維的融資熱潮是分階段的，呈現階梯式上升，整體天花板還是很高的。如果對標到國外頭部企業ServiceNow，其營收規模近50億美元，市值空間已突破千億美元。行業在演進，例如AIOps（智能運維）是在以一種更高效更智能的方式解決IT運維問題，新機會下國內也有望跑出一些大型甚至超大型企業。但在這個節點上，新入局的企業可能會比較難，目前大量資金資源已逐步聚焦于行業頭部企業，而且他們仍然在標桿客戶的關鍵項目上持續迭代產品、打磨團隊，加上ToB領域本身也存在品牌效應和客戶粘性，如果一個全新的公司進入，則需要很長的時間才有可能追趕上頭部企業的步伐。”

不過，聽云總裁趙宇辰和日志易創始人陳軍持有不同的看法。

聽云總裁趙宇辰認為，IT運維行業一直都有機會，AIOps、云原生監控等細分領域海外已經有新的公司層出不窮，因為場景在不停的迭代。隨著云化，可能導致以前所做的事情都有機會重做一遍，這是一個長期的發展過程。隨著云原生和數字化的加速，IT運維的業態也隨之發生變化，例如原來產品很多是私有部署，現在都是用云的形態，里面的技術棧、組件、架構都進行了變化，更加彈性和敏捷。

“AIOps發展至今，從前期一個算法覆蓋所有場景，一個場景覆蓋所有客戶，一個廠家覆蓋所有場景，已經發展到更聚焦，不同行業有不同場景，場景百花齊放，每個場景都會選擇最專業的廠家來實現。”日志易創始人陳軍說道。

目前，國內IT運維賽道上玩家眾多、暗流涌動，尤其是今年多家頭部企業獲得充足“彈藥”，進入白熱化競爭期，似乎有“大戰一觸即發”的緊張感。

對于市場格局未來的發展，西駿數據CEO何澤松進行了分析，一是隨著云和大數據、數字化轉型的發展，IT運維再經過5~10年的充分競爭之后，預計每個大的細分領域會有1~2家比較有影響力的公司出現。

二是不同賽道之間的頭部玩家在逐漸融合。例如今年有很多獲得較大融資金額的公司，以前做 APM、應用監控等業務的傳統運維軟件廠商來到AIOps賽道，以此作為下一輪融資的起點。

三是無論AIOps還是IT運維軟件，本身的可驗證性需求非常強，只有真正幫客戶解決問題，才能得到認可，所以最終這個市場還需要靠口碑做大。接下來的5-10年，至少有3-4家的智能運維廠商脫穎而出，成為具有中國甚至全球影響力的企業。

第一新聲通過與多位受訪人交流發現，越來越多的企業開始利用云計算及大數據等新興信息技術進行數字化轉型，國內企業的IT成熟度逐漸提高，與此同時，國內 IT 產業也面臨包括系統架構復雜化、運維數據多維化、用戶需求多樣化等變革，IT運維市場由此迎來更多新的機遇和挑戰。在這樣的背景下，運維技術在近幾年實現了跨越式發展，從傳統的手動運維，到DevOps的自動化運維，再到AIOps的智能化運維。

2、AIOps的“火與冰”

AIOps的持續發展必將推動IT運維的增長。

2016年春季，云智慧是在業內首家提出“智能業務運維”理念的公司。同一年，Gartner也在運維行業提出了新概念“AIOps”。

之后，AIOps開始進入資本市場，第一新聲根據IT桔子不完全統計，在2016年-2017年間，多家智能運維公司在此期間創業或傳統IT運維廠商轉型，并且獲得融資。例如成立于2004年的鼎茂科技在2016 年進入 AIOps 領域，2020年、2021年連續獲得兩輪融資。

在 AIOps 的風潮之下，國內主要有三類玩家，一是類似云智慧、擎創科技、聽云、日志易、西駿數據等創業公司，二是以外包和項目為主的傳統 IT 技術公司，三是基于阿里、騰訊、百度、頭條、美團、滴滴等互聯網大廠研發的產品線，均在搭建自己的AIOps平臺，進而實現對自身業務的精細化管理。

“在數字化大趨勢下，IT運維本身的復雜度在不斷提升，很堅信未來將從一種工具、軟件延伸到AIOps(智能運維）是必然趨勢。在整個市場體里面，目前 AIOps的發展階段比較早，所以我認為未來提升滲透率的空間比較大，將是一片藍海市場。”晨暉創投投資副總裁文超預測道。

Gartner發布的《2021年中國ICT技術成熟度曲線報告》顯示，2020年全球AIOps市場規模在9億美元至15億美元之間，2020年至2025年的年復合年增長率約為15%。預計到2022年，AIOps 的采用率將會達到 50%。

此外，MarketsandMarkets發布的AIOps全球市場預測報告中提出，全球AIOps市場規模將從2018年的25.5億美元增長到2023年的110.2億美元，復合年增長率（CAGR）達到34.0％。而得益于國內AI技術的普及和IT數據量的爆發式增長，中國AIOps市場在未來5年的增長速度將領先全球市場。

一邊是如潮水般的玩家紛紛布局，一邊卻是現實中AIOps落地速度不達預期中的迅猛。出現兩極分化的原因是什么？AIOps落地存在哪些挑戰？

AIOps實際應用及落地時間還很短，目前主要處于在運維數據集中化的基礎上，通過機器學習算法實現數據分析和挖掘的工作。主要應用場景包括異常告警、告警收斂、故障分析、趨勢預測和故障畫像等。

AIOps離不開人工智能兩大要素，數據和算法。AIOps想要落地一是要實現對數據的統一收集和管理，二是需要構建統一監控平臺來實現IT資源的統一管控。

云智慧總裁劉洪濤對此現象的解釋是，一方面從數據治理來看，因為每家客戶的IT系統都有歷史，如果是上一款全新產品沒有問題，因為一開始就完全規劃好了，數據采集、分析、決策等邏輯很清楚，但絕大部分客戶都有歷史遺留問題，要把客戶不同階段建設的系統整合在一起，然后建立AIOps，這個時候數據采集工具的整合，標準統一等問題就耗時耗力了，但這又是必須要做的事。另一方面統一管理平臺是必然趨勢，統一監控是剛需，因為現在客戶系統多了，必須要用一套平臺把資源都管理起來。例如一家公司采購了不同的IT運維平臺或者工具，工具和工具之間，平臺和平臺之間也存在問題，比如無法做到無縫銜接、協同，而云智慧就可以解決。

針對這兩個挑戰，云智慧已經為行業打造了范本。

在數據層面，云智慧早已洞察到，AIOps將對系統的實時數據采集、存儲和分析能力的要求越來越高，團隊認為要解決的第一件事就是構建企業數據中心。即AIOps要想落地，在貫穿檢測、分析、發現（告警）、處置四大環節之中，先要解決數據的收集問題，之后才基于客戶實際應用場景，解決實際業務問題，有效地提升IT運維效率。

在統一監管、管理平臺方面，云智慧率先構筑了“全棧”、“全場景”及“全行業”的三大優勢，構建了貫穿數字化系統從IT咨詢、運維建設、工具和服務的產品矩陣，形成了面向運維全生命周期的解決方案；涵蓋ITSM、ITOM、ITOA、AIOps等多個領域。

目前，云智慧是國內唯一可以提供全棧IT運維產品的公司，還曾在多次國際競標中，依托自身運維產品和服務模式，一度戰勝了國際大廠的競爭對手。

此外，在數據的收集和管理方面，擎創科技、聽云、日志易、西駿數據等公司也給了不同的答案和方向。

“公司的發展方向與Datadog比較趨近，但是我們數據的支持范疇更廣一些。擎創科技主要做指標數據、調用鏈數據、日志數據，把這三種數據放在一個 all in one的平臺里，以業務為視角對它進行融合的處理，然后達到運維的可觀測性。“擎創科技CEO&創始人楊辰介紹，公司相比Datadog不同之處是，前者會對這三類支柱數據產生的告警進行實時智能分析和處理，同時利用配置關系數據，起到迅速降低告警噪音，大幅提高應急處置效率的功效，所以擎創科技比對Datadog的數據處理類別更廣一些，但是方式方法趨同，目標也是趨同的。

楊辰對AIOps的未來趨勢是這樣分析的，首先場景和場景之間，場景和平臺會趨向于融合，也就是一體化的運維數據中臺加多個應用場景的模式會成為一種趨勢。其次3~5年內，AIOps上層的場景和既有的監管控場景的融合，也會變成一種趨勢。例如智能運維的分析，如果實時性做得非常好，它可能會逐漸的開始替代既有的監控產品，在流程方面可能因為智能運維的分析判斷加自愈變成一種更自動化的處理，所以流程也會被淡化。

聽云總裁趙宇辰指出，數據收集和管理是大趨勢，之前有人只做前端的監控，有人只做后端的監控，但這兩個數據是割裂的，并不能聯動起來，但客戶更希望有一個整體的解決方案，所以聽云做了端到端全站打通的形態。現在公司也在為一些客戶做試點，希望把他們各種各樣的內部運維數據、IT數據匯聚到一起，同時數據之間的關聯性建立起來，分析才更有意義。

“現在做AIOps的公司很多，概念已經被泛化了，真正的AIOps是把機器學習的算法用在運維數據的分析上。斯坦福大學教授、機器學習權威吳恩達在今年提出了著名二八定律：80%的數據+20%的算法=更好的AI。我比較認同這個看法，AIOps首先做好數據治理，否則就是空中樓閣。”日志易創始人陳軍介紹，日志易有一個數據工廠，專門做數據治理。

日志易在2020年初推出了基于日志、指標數據、調用鏈追蹤的可觀察性產品‘觀察易’，并把機器學習算法用于可觀察性分析。有數據做支撐，場景算法可以不斷地衍生進化，日志易SPL也提供了幾十種經典機器學習算法做更靈活的分析探索。 

日志易的特點是，自主研發了國內首個高性能高可用性的日志搜索引擎Beaver，每天可處理PB級日志，相比通用開源搜索引擎來說，Beaver性能提升了10倍且硬件成本降低了50%。此外，日志易自研的低代碼編程語言SPL（Search Processing Language）已實現了300多個函數及指令，全面覆蓋智能運維分析和安全分析工作需求，對接了后臺幾十種機器學習算法，實現了智能運維AIOps。

西駿數據CEO何澤松提出了4個挑戰：第一個是沒有大數據平臺的支撐能力，當客戶的各種結構化、非結構化的運維數據被采集的時候，運維平臺到底有沒有自主能力提供高性能的處理？

第二個是大量異構的數據來源和數據類型，如何采集？已經采集的數據如何進行數據清洗處理？因為每個客戶使用的監控工具都有非常大的區別。需要通過低代碼的支持去實現數據的采集和接入，有效地降低在數據采集方面定制化開發的工作量，縮短交付時間。

第三個是涉及到算法的實時化以及框架化如何處理？通過靜態歷史數據構建算法模型的方法在實際應用過程中會由于用戶的參數調整、系統升級等原因而失效，這時靜態算法模型的預測效果就非常差。

“在實際運維中，經常出現人為操作、業務異常導致采集的數據出現較大異動，使用靜態模型預測就好比我們拿一個高速公路的交通數據建模來預測市區的交通情況，差異會比較大。這就要求我們能夠實時根據用戶的需求構建模型、進行調參，支持多種算法偏好，并且能幫用戶實時分析評估不同算法的預測結果。”何澤松介紹了三個純技術性的難題。

第四個是管理上的難題，客戶在嘗試AIOps之前已經有很多的運維監控工具，甚至已經投入了幾千萬、上億的成本，如何能保證一個新生的AIOps系統，就一定比運行了5年10年的監控系統更有用？這就需要AIOps平臺不僅能夠采集數據、分析數據、展現結果，還要反向賦能。

“西駿數據的AIOps是賦能平臺，幫助客戶更好地使用原來的監控系統、日志分析系統，把我們的分析結果給原來的監控系統分享過去，讓客戶的監控工具更安全和智能。與原來的系統變成一種共生關系，而不是替代的關系，這樣才能讓客戶已有的投資保值增值。否則AIOps在客戶那邊只能唱獨角戲，收獲大片的反對聲音。”何澤松說道。

此外，多位受訪人還對第一新聲表示，AIOps落地過程中還存在其他的挑戰。

例如擎創科技CEO&創始人楊辰指出，客戶群體的成熟度還有待提高，即客戶的運維理念、運維管理方式要改變，公司引入的不僅是一款智能運維產品，實際上是引入一種運維觀念。轉變就是從原來的監管控體系的傳統經典的ITOM的產品演進到以數據來推動運維。“因為智能運維的本質就是IT運維行業的數字化轉型，就應該更理性的去規劃建設路線，根據目前的數據條件，然后有序的去治理數據，再根據不同場景利用數據輔以算法處理以發揮更大的價值，甚至于很多場景不一定要利用算法，但是數據仍然推動價值。這需要至上而下進行，需要管理層主動推動。”

一是要整合，把制度、流程和技術進行整合，把服務器、操作系統、網絡和存儲等進行整合；其次是建立服務治理機制，根據PDCA方法論形成運維管理閉環；三是建立運維數字化，讓運維一目了然；四是完善智能監控分析體系；五是提升運維自動化和智能化水平。

聽云總裁趙宇辰強調，AIOps不是一個單點問題，而是一個系統工程。就像是航天登月，并不是發動機、燃料、電腦計算系統等某一項獲得突破就能登月，而是每一塊都需要很多工程師的努力，算法、數據架構、數據治理、知識庫、專家庫、產品的設計等各方面都具備較好的條件才可行。

畢竟在中國獨特的產業環境內，IT運維服務商承擔的不僅僅是運維的職責，還需要通過一套完整的產品幫助客戶解決跟運維相關的幾乎所有的問題。

3、云原生是一把雙刃劍？

如果說AIOps是IT運維行業的一劑興奮劑，云原生則是一把雙刃劍。

云原生領域的運維會更加的重要，因為云原生在資源的交付和上層應用之間實際上是動態變化的，并不是一對一永遠綁死的關系，對于資源的調用非常靈活，所以它可以節約資源，而且發布應用的速度會非常快，這是好處。

反之帶來的壞處就是，基于云原生的應用發布速度很快，但應用和具體的計算資源、存儲資源之間的關系不明確，這就讓保障上出現問題，不一定能夠做的嚴絲合縫。所以基于云原生的運維，對AIOps的要求變得非常高，因為云原生是動態變化，所以需要AIOps等新興的方法，能夠快速判定IT的問題以及原因，然后阻斷問題的蔓延。而傳統運維是基于個人經驗，關系是一對一，在未來云原生環境下無法做到。

基于對云原生各方面的分析與預判，擎創科技CEO&創始人楊辰指出，公司目前的產業方向有兩點，第一個是云原生，在云原生領域形成一個All in one的智能應用平臺，里面包括了各種各樣的監控、智能化處置、告警、定位，甚至包括一些自愈，全部都會為原生去打造，所以這是一個重要的方向。第二是擴大對信創的支持，會在信創領域打造一個信創板的智能運維。

西駿數據CEO何澤松的觀點是，一是AIOps最終的形態應該是云原生運維，一方面要適應越來越多客戶把自己的系統部署在云上的趨勢，另一方面AIOps也變成云的一部分。二是AIOps與過去運維監控工具最大的不同是需要穿透各種云架構，去跟蹤客戶的業務系統調用進行分析。三是系統的監測和可觀測性方面，AIOps將形成反向的輸出和賦能，讓現有的監測和觀測系統更加智能。最終形成一個構建在云基礎上的云原生智能運維平臺，變成一種云運維服務平臺。

基于云原生對IT運維的影響，行業也出現新的挑戰和要求。 

云智慧總裁劉洪濤認為有2個方面，首先云化帶來的變化是運維對象越來越多。

隨著企業推進數字化轉型，新增的應用系統越來越多；隨著線上業務規模擴大，應用系統不斷地進行細化拆分，組件的數量越來越多；隨著微服務的推行，節點朝著小而多的方向迅速發展。現在，一家企業一套應用系統有幾百臺服務器，幾百個容器已經是常見的事情。虛擬機和容器的爆炸式擴大增長，已經不是危言聳聽。這要求著運維人員投入更多的精力來保障和運維系統。但是傳統的運維模式，例如操作文檔手工運維，腳本方式手工運維，按系統類型分類運維，大量個性化特殊化運維等等方式已經無法解決。

第二對運維的要求越來越高。IT規模小的時候，傳統運維可能還可以停留在幾臺服務器的搭建，基礎軟件的安裝，日常的變更維護等等，只要保證系統的安全穩定運行即可。但隨著企業的規模發展，對運維也會提出更高的要求，例如幾百臺服務器規模化的部署，幾千臺大批量的操作，分鐘級甚至秒級的敏捷資源供給，自動化的資源擴縮等。在這些場景下，依靠傳統的資源管理和人工操作方式已經無法滿足業務對運維服務的要求。

隨著軟件不斷的迭代升級，目前云智慧處在4.0前后階段，國內整個IT運維市場已經處在高增長階段了。劉洪濤強調，4.0階段的企業有幾個維度需要注意，例如要有完善的管理體系，有足夠好的市場地位，產品質量、服務質量以及客戶滿意度都達到相對成熟才行，云智慧在往這個方向努力的過程中。

4、萬事俱備，出海只欠東風？

前文提到，國內IT運維技術在近幾年得到跨越式發展；賽道上也有云智慧、聽云、日志易等眾多玩家依靠產品獲得客戶認可；企業客戶的IT成熟度逐漸提高，運維思維也在進行轉變；資本市場今年更是加大力度......從各方面來看，國內IT運維企業出海好像“萬事俱備，只欠東風”了？

針對國內IT運維企業是否具備出海的能力以及機遇，各位受訪人也給出了不同的答案。 

其中，云智慧、聽云、日志易在出海方面已經是先行探索者。例如云智慧其在東南亞的出海過程中，已經可以和國際TO B巨頭同臺競技，甚至在某些特色方面能更勝一籌。“云智慧要成為一家全球性的通用軟件企業，這是我們的最終愿景。”云智慧總裁劉洪濤展望到。

“日志易2016年即發布英文版，開始布局海外，目前已經成功簽約來自新加坡、荷蘭、伊拉克、中國香港等市場的多家海外大型企業，在日志搜索處理通用語言SPL技術方面，日志易SPL在指令集數量、靈活性等方面已達到國際領先水平。”日志易創始人陳軍說道。

西駿數據CEO何澤松的觀點是，中國IT運維企業出海有兩個天然優勢。第一是國內運維數據量遠高于國外大多數國家。在中國設計出來的系統架構和處理能力放在全球沒有太大性能問題，甚至具有天然優勢。第二是中國客戶樣本豐富，運維需求多種多樣，同一個客戶對異常檢測或者根因定位的理解可能完全不一樣。如果IT運維企業能夠在國內不同的行業里都有一定的市場占有率或者優勢，意味著產品的靈活性、功能性能等各方面具有非常大的優勢，能夠提前覆蓋海外的各種場景，形成自己的優勢。如果僅服務個別行業，在出海時就會遇到較大的挑戰。

晨暉創投投資副總裁文超對此看法有兩面性，一方面歐美地區IT水平已經比較成熟，如果出海到這些地區會是硬碰硬拼產品力的狀態，必然存在較大挑戰。不過國內企業可以充分利用大型項目的落地經驗打造競爭優勢，因為國內金融、運營商、交通等領域的C端用戶基數龐大，在其背后支撐的IT運維的復雜度和性能要求必然也是Top級別。經過國內標桿案例考驗打磨過的產品，加上一些用戶體驗和軟件兼容上的適配，也是有機會出海與歐美產品PK一下的。另一方面，企業出海也可以瞄準一些發展中國家，來輸出我們數字化轉型升級的經驗。

此外，擎創科技和聽云提出了不同的想法。

擎創科技CEO&創始人楊辰指出，國內IT運維企業出海的能力和機遇都沒有到，認為產品化的程度離出海還有距離，因為他自己一直都在國際性的企業工作，特點是它對產品化的要求非常高，而國內現在喊出海的這些企業，產品還不具備真正意義上的出海的能力。

“國外與中國的客戶不一樣，國外很多企業的員工動手能力比較強，產品的文檔比較全，有一個社區就可以自己動手做，也接受專業的工具干專業的事，所以他們經常有幾十個工具配合協同完成。中國客戶更希望廠商提供更好的服務給他們，最好一個統一的平臺或者統一的工具能覆蓋框架，覆蓋所有訴求。所以從使用的角度上看，目前國內IT運維企業似乎還未到大規模出海的狀態。”聽云總裁趙宇辰說道。

不過，趙宇辰也表達了自己對出海的思路和戰略，那就是跟隨一些中國客戶出海，當中國客戶走向海外的過程當中，IT運維企業跟隨他們一起出海，聽云已經有大量的相關案例。例如已經為華為、阿里提供了海外數字化系統的監控和運維等服務。

在數字化轉型、云原生的浪潮下，IT運維的盤子會變得更大，產品市場更是足夠細分，例如從傳統的基礎設施運維服務、應用系統運維服務、安全管理服務、網絡接入服務、內容信息服務等，到較新的自動化、AIOps等。因此，資本、企業不斷進入IT運維這個巨大的角斗場中，他們如何根據自身優勢群雄逐鹿，成為未來的"王者"？今年獲得E輪1.5億美元的云智慧有希望嗎？

校對/李小娜

策劃/Eason