中国信通院发布《中国XOps应用创新发展研究报告（2022年）》
近年来，新一代信息技术加速创新，数字经济的高质量发展已成为我国国际竞争力提升的重要领域，我们应着力构建创新发展新格局。而信息技术的快速高质量发展离不开IT运营体系的强力支撑，XOps体系应运而生，强调要提质增效，重视人员的文化意识培养、组织间的协同能力和端到端的全流程闭环管理与持续反馈改进，围绕研运一体化、安全体系、大数据、人工智能、机器学习、IT资源财务运营等方面，推动企业数智化发展行稳致远。
中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）基于长期对XOps能力体系的产业研究和全面调研，于近日完成《中国XOps应用创新发展研究报告（2022年）》，并于2023年1月6日召开的“2022 GOLF+ IT新治理领导力论坛”主论坛正式发布。中国信通院云计算与大数据研究所审计与治理部副主任牛晓玲对报告进行了深度解读。
报告从XOps应用创新发展背景、历程出发，梳理企业XOps应用创新体系，围绕组织、文化、流程等对通用需求进行总结。报告针对当前成熟度较高的XOps领域的概念与内涵、国内外应用创新发展现状及关键能力进行总结研究。同时，报告分析研究XOps应用创新发展所面临的挑战，并对应提出发展建议。最后，总结未来发展趋势，推动我国企业多元化运营体系更好更快发展。
报告核心观点
1. DevOps打造数字时代研发运营新范式
DevOps应用是企业进行数字化转型的有力抓手，主要原因是企业进行数字化转型的实质和DevOps能力体系建设所涉及的领域高度重合。一是DevOps强调实现协作、自动化和持续优化的能力，有效帮助企业提升效率。二是DevOps强调价值交付，通过深入挖掘业务认知和企业的痛点需求，以及定制化的客户体验量化体系，帮助提升客户体验。三是DevOps能力建设中围绕的工具平台、配置、基础设施等内容，均由组织级统一团队以服务化方式赋能项目团队，为业务敏捷性和创新奠定基础。
2. AIOps赋能技术运营开启数智运维新时代
为了应对来自标准运维数据积累和运维业务发展的双重需求，AIOps 的着力点在于赋能 DevOps，通过运用大数据、机器学习、人工智能等技术能力进一步处理自动化运维不能解决的问题。针对智能化运维应用场景层与关键技术能力，可分为感知、分析、决策、执行、知识更新，即收集和监测原始输入数据，随后基于采集/接入的数据进行数据分析，接着基于分析过程推理得到的决策依据或选项，再基于决策过程做出进一步运维操作，最后基于过往操作、决策经验进行知识迁移覆盖。这一过程覆盖了以下应用场景及关键技术内容。
3. DataOps助力企业引擎换挡实现数据价值最大化
DataOps关注企业数据的研发、治理和运营环节，凭借其自动化（Automation）、智能化（Inteligence）、敏捷（Agile）、融合协作（Integration）、精益（Lean）的核心思想（即AIAIL），帮助企业快速、准确的完成数据的交付，进行持续的运营维护和流程优化，并不断加速数据研发运营流程、优化研发运营成本。
4. MLOps引领模型流水线生产管理新模式
MLOps为企业的AI开发模式从PoC（概念验证阶段）到大规模生产落地提供了标准化的指南和参考，缓解过程难管理、团队难协作、交付难持续的三大痛点，助力企业实现高效率、高质量、可持续、低风险的机器学习模型生产。
5. BizDevOps是重塑智能高效服务流程的核心
BizDevOps拉通业务、IT、运维运营三大混编团队，围绕业务价值的实现和全生命周期管理进行不断地探索与改进，其核心应用场景在于业务价值管理、业务、IT研发、运营团队协同开发以及业务运营三大主要业务场景，并借助人员及工具能力对于价值链路和业务研发、运营流程进行承载。
6. FinOps指导企业IT资源的变革管理
FinOps要求企业在结合财务及运营方面不同关注点的基础之上进行能力建设，结合财务人员关注的预算控制、成本分摊、成本优化、成本核算等方面，与运营人员多关注的资源优化、架构优化、性能优化等方面需求，最终形成FinOps的关注要点。
报告目录
一、XOps应用创新发展概览
（一） XOps应用创新发展背景
（二） XOps应用创新发展历程
（三） XOps应用创新发展通用需求
二、DevOps打造数字时代研发运营新范式
（一） DevOps概念与内涵
（二） 全球DevOps市场规模持续强劲增长
（三） 我国DevOps建设价值得到企业普遍认可
（四） DevOps为软件生命周期提质增效
三、AIOps赋能技术运营开启数智运维新时代
（一） AIOps概念与内涵
（二） 全球AIOps正处于应用逐渐成熟的增长阶段
（三） 我国AIOps部署规模与日俱增具备增长潜力
（四） AIOps提供动态化系统保障能力
四、DataOps助力企业引擎换挡实现数据价值最大化
（一） DataOps概念与内涵
（二） 全球对DataOps关注程度持续升温
（三） 我国各行业积极探索DataOps实践
（四） DataOps为企业数据引擎换挡
五、MLOps引领模型流水线生产管理新模式
（一） MLOps概念与内涵
（二） 全球MLOps服务已进入成熟发展期
（三） 我国MLOps处于规划和建设落地初期
（四） MLOps助力AI模型规模化生产
六、BizDevOps是重塑智能高效服务流程的核心
（一） BizDevOps概念与内涵
（二） 持续优化业务技术关系拥抱BizDevOps
（三） BizDevOps聚焦全链路业务价值管理
七、FinOps指导企业IT资源的变革管理
（一） FinOps概念与内涵
（二） 全球FinOps产业生态加速构建
（三） 我国FinOps正处于布局发展阶段
（四） FinOps提升成本精细化运营管理
八、XOps应用发展挑战和建议
（一） 面临挑战
（二） 发展建议
九、XOps应用创新发展趋势
（一） XOps将向一体化、平台化持续发展
（二） XOps助力IT部门向运营中心转变
（三） XOps对核心业务价值交付影响深远
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校 审 | 陈 力、珊 珊
编 辑 | 凌 霄
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