深水區：IT運維增速超11.7%，龍頭凸顯，留給新玩家的時間不多了
文丨第一新聲，作者丨九木，編輯丨田豔紅
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。例如雲智慧、擎創科技、聽雲等企業先後完成E、D、C輪融資。紅杉資本、GGV紀源資本、雲暉資本、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的智慧化運維，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 運維是全球軟體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，且處於快速上升通道。
目前，全球運維軟體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、製造、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資料顯示，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。
艾瑞諮詢資料顯示，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 年的年複合增長率為 11.7%
。
西駿資料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，而在運維領域裡，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。
例如雲智慧、擎創科技、聽雲等企業先後完成E、D、C輪融資。尤其是雲智慧在2021年7月獲得E輪1。5億美元，再度創下國內智慧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、雲暉資本、梅花創投等身影。
隨著融資熱潮，尤其是多家頭部企業獲得鉅額融資，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慧化、決策智慧的時代。
到了2020年、2021年近兩年，絕大多數客戶才開始迴歸理性，強調資料治理、資料平臺的基石作用。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，市場迴歸理性，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，因為軟體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（智慧運維）是在以一種更高效更智慧的方式解決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於行業頭部企業，而且他們仍然在標杆客戶的關鍵專案上持續迭代產品、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，聽雲總裁趙宇辰和日誌易創始人陳軍持有不同的看法。
聽雲總裁趙宇辰認為，
IT運維行業一直都有機會，AIOps、雲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。隨著雲化，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。
隨著雲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，現在都是用雲的形態，裡面的技術棧、元件、架構都進行了變化，更加彈性和敏捷。
“AIOps發展至今，從前期一個演算法覆蓋所有場景，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。”日誌易創始人陳軍說道。
目前，國內IT運維賽道上玩家眾多、暗流湧動，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。
對於市場格局未來的發展，西駿資料CEO何澤松進行了分析，一是隨著雲和大資料、數字化轉型的發展，IT運維再經過5~10年的充分競爭之後，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體廠商來到AIOps賽道，以此作為下一輪融資的起點。
三是無論AIOps還是IT運維軟體，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家的智慧運維廠商脫穎而出，成為具有中國甚至全球影響力的企業。
第一新聲透過與多位受訪人交流發現，越來越多的企業開始利用雲計算及大資料等新興資訊科技進行數字化轉型，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複雜化、運維資料多維化、使用者需求多樣化等變革，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的智慧化運維。
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，雲智慧是在業內首家提出“智慧業務運維”理念的公司。同一年，Gartner也在運維行業提出了新概念“AIOps”。
之後，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，多家智慧運維公司在此期間創業或傳統IT運維廠商轉型，並且獲得融資。例如成立於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，一是類似雲智慧、擎創科技、聽雲、日誌易、西駿資料等創業公司，二是以外包和專案為主的傳統 IT 技術公司，三是基於阿里、騰訊、百度、頭條、美團、滴滴等網際網路大廠研發的產品線，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運維本身的複雜度在不斷提升，很堅信未來將從一種工具、軟體延伸到AIOps（智慧運維）是必然趨勢。在整個市場體裡面，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釋出的《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年的年複合年增長率約為15%。
預計到2022年，AIOps 的採用率將會達到 50%
。
此外，MarketsandMarkets釋出的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，複合年增長率（CAGR）達到34.0％
。而得益於國內AI技術的普及和IT資料量的爆發式增長，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佈局，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麼？AIOps落地存在哪些挑戰？
AIOps實際應用及落地時間還很短，目前主要處於在運維資料集中化的基礎上，透過機器學習演算法實現資料分析和挖掘的工作。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離不開人工智慧兩大要素，資料和演算法。AIOps想要落地一是要實現對資料的統一收集和管理，二是需要構建統一監控平臺來實現IT資源的統一管控。
雲智慧總裁劉洪濤對此現象的解釋是，一方面從資料治理來看，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，資料採集、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，然後建立AIOps，這個時候資料採集工具的整合，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。例如一家公司採購了不同的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，雲智慧已經為行業打造了範本。
在資料層面，雲智慧早已洞察到，AIOps將對系統的實時資料採集、儲存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資料中心。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，先要解決資料的收集問題，之後才基於客戶實際應用場景，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，雲智慧率先構築了“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諮詢、運維建設、工具和服務的產品矩陣，形成了面向運維全生命週期的解決方案；涵蓋ITSM、ITOM、ITOA、AIOps等多個領域。
目前，雲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，依託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，在資料的收集和管理方面，擎創科技、聽雲、日誌易、西駿資料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，但是我們資料的支援範疇更廣一些。擎創科技主要做指標資料、呼叫鏈資料、日誌資料，把這三種資料放在一個 all in one的平臺裡，以業務為視角對它進行融合的處理，然後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資料產生的告警進行實時智慧分析和處理，同時利用配置關係資料，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的資料處理類別更廣一些，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，場景和平臺會趨向於融合，也就是一體化的運維資料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。例如智慧運維的分析，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慧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。
聽雲總裁趙宇辰指出，資料收集和管理是大趨勢，之前有人只做前端的監控，有人只做後端的監控，但這兩個資料是割裂的，並不能聯動起來，但客戶更希望有一個整體的解決方案，所以聽雲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資料、IT資料匯聚到一起，同時資料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是把機器學習的演算法用在運維資料的分析上。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%的資料+20%的演算法=更好的AI。我比較認同這個看法，AIOps首先做好資料治理，否則就是空中樓閣。”日誌易創始人陳軍介紹，日誌易有一個數據工廠，專門做資料治理。
日誌易在2020年初推出了基於日誌、指標資料、呼叫鏈追蹤的可觀察性產品‘觀察易’，並把機器學習演算法用於可觀察性分析。有資料做支撐，場景演算法可以不斷地衍生進化，日誌易SPL也提供了幾十種經典機器學習演算法做更靈活的分析探索。
日誌易的特點是，
自主研發了國內首個高效能高可用性的日誌搜尋引擎Beaver，每天可處理PB級日誌，相比通用開源搜尋引擎來說，Beaver效能提升了10倍且硬體成本降低了50%。
此外，日誌易自研的低程式碼程式語言SPL（Search Processing Language）已實現了300多個函式及指令，全面覆蓋智慧運維分析和安全分析工作需求，對接了後臺幾十種機器學習演算法，實現了智慧運維AIOps。
西駿資料CEO何澤松提出了4個挑戰：第一個是沒有大資料平臺的支撐能力，當客戶的各種結構化、非結構化的運維資料被採集的時候，運維平臺到底有沒有自主能力提供高效能的處理？
第二個是大量異構的資料來源和資料型別，如何採集？已經採集的資料如何進行資料清洗處理？因為每個客戶使用的監控工具都有非常大的區別。需要透過低程式碼的支援去實現資料的採集和接入，有效地降低在資料採集方面定製化開發的工作量，縮短交付時間。
第三個是涉及到演算法的實時化以及框架化如何處理？透過靜態歷史資料構建演算法模型的方法在實際應用過程中會由於使用者的引數調整、系統升級等原因而失效，這時靜態演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、業務異常導致採集的資料出現較大異動，使用靜態模型預測就好比我們拿一個高速公路的交通資料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使用者的需求構建模型、進行調參，支援多種演算法偏好，並且能幫使用者實時分析評估不同演算法的預測結果。”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平臺不僅能夠採集資料、分析資料、展現結果，還要反向賦能。
“西駿資料的AIOps是賦能平臺，幫助客戶更好地使用原來的監控系統、日誌分析系統，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慧。與原來的系統變成一種共生關係，而不是替代的關係，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，收穫大片的反對聲音。”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慧運維產品，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的產品演進到以資料來推動運維。“因為智慧運維的本質就是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，根據目前的資料條件，然後有序的去治理資料，再根據不同場景利用資料輔以演算法處理以發揮更大的價值，甚至於很多場景不一定要利用演算法，但是資料仍然推動價值。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，把伺服器、作業系統、網路和儲存等進行整合；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，讓運維一目瞭然；四是完善智慧監控分析體系；五是提升運維自動化和智慧化水平。
聽雲總裁趙宇辰強調，AIOps不是一個單點問題，而是一個系統工程。就像是航天登月，並不是發動機、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，演算法、資料架構、資料治理、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，還需要透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、雲原生是一把雙刃劍？
如果說AIOps是IT運維行業的一劑興奮劑，雲原生則是一把雙刃劍。
雲原生領域的運維會更加的重要，因為雲原生在資源的交付和上層應用之間實際上是動態變化的，並不是一對一永遠綁死的關係，對於資源的呼叫非常靈活，所以它可以節約資源，而且釋出應用的速度會非常快，這是好處。
反之帶來的壞處就是，基於雲原生的應用釋出速度很快，但應用和具體的計算資源、儲存資源之間的關係不明確，這就讓保障上出現問題，不一定能夠做的嚴絲合縫。所以基於雲原生的運維，對AIOps的要求變得非常高，因為雲原生是動態變化，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，然後阻斷問題的蔓延。而傳統運維是基於個人經驗，關係是一對一，在未來雲原生環境下無法做到。
基於對雲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，第一個是雲原生，在雲原生領域形成一個All in one的智慧應用平臺，裡面包括了各種各樣的監控、智慧化處置、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援，會在信創領域打造一個信創板的智慧運維。
西駿資料CEO何澤松的觀點是，一是AIOps最終的形態應該是雲原生運維，一方面要適應越來越多客戶把自己的系統部署在雲上的趨勢，另一方面AIOps也變成雲的一部分。二是AIOps與過去運維監控工具最大的不同是需要穿透各種雲架構，去跟蹤客戶的業務系統呼叫進行分析。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慧。最終形成一個構建在雲基礎上的雲原生智慧運維平臺，變成一種雲運維服務平臺。
基於雲原生對IT運維的影響，行業也出現新的挑戰和要求。
雲智慧總裁劉洪濤認為有2個方面，首先雲化帶來的變化是運維物件越來越多。
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，元件的數量越來越多；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伺服器，幾百個容器已經是常見的事情。虛擬機器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繫統。但是傳統的運維模式，例如操作文件手工運維，指令碼方式手工運維，按系統型別分類運維，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伺服器的搭建，基礎軟體的安裝，日常的變更維護等等，只要保證系統的安全穩定執行即可。但隨著企業的規模發展，對運維也會提出更高的要求，例如幾百臺伺服器規模化的部署，幾千臺大批次的操作，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。
隨著軟體不斷的迭代升級，目前雲智慧處在4。0前後階段，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，雲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、聽雲、日誌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，
雲智慧、聽雲、日誌易在出海方面已經是先行探索者
。例如雲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。“雲智慧要成為一家全球性的通用軟體企業，這是我們的最終願景。”雲智慧總裁劉洪濤展望到。
“日誌易2016年即釋出英文版，開始佈局海外，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，在日誌搜尋處理通用語言SPL技術方面，日誌易SPL在指令集數量、靈活性等方面已達到國際領先水平。”日誌易創始人陳軍說道。
西駿資料CEO何澤松的觀點是，
中國IT運維企業出海有兩個天然優勢。第一是國內運維資料量遠高於國外大多數國家。
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效能問題，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裡都有一定的市場佔有率或者優勢，意味著產品的靈活性、功能效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專案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端使用者基數龐大，在其背後支撐的IT運維的複雜度和效能要求必然也是Top級別。經過國內標杆案例考驗打磨過的產品，加上一些使用者體驗和軟體相容上的適配，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，擎創科技和聽雲提出了不同的想法。
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，產品的文件比較全，有一個社群就可以自己動手做，也接受專業的工具幹專業的事，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。”聽雲總裁趙宇辰說道。
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
，聽雲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、雲原生的浪潮下，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、網路接入服務、內容資訊服務等，到較新的自動化、AIOps等。因此，資本、企業不斷進入IT運維這個巨大的角鬥場中，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。5億美元的雲智慧有希望嗎？
