中国信息通信研究院云计算与大数据研究所 2022年12月 !"#$%&'()*+,- ./01- !"#"" $%& 版权声明 本报告版权属于中国信息通信研究院，并受法律保护。 转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应 注明“来源：中国信息通信研究院” 。违反上述声明者，本 院将追究其相关法律责任。 ! " 当前，我国数字经济蓬勃发展，逐步成为经济社会发展的“新领 域、新赛道、新动能和新优势”，也是引领中国经济增长和社会发展 的关键力量。近年来，人工智能、大数据、云计算等新一代信息技术加速创新，并日益融入经济社会发展的各个领域和阶段，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。 我们应把数字经济新优势作为重要抓手，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，企业 IT运营转型成为 必然趋势。目前，企业 IT运营体系正在向多元化方向发展，涌现出 了很多新的方法论，XOps 体系应运而生。它强调要提质增效，并关 注持续的优化改进，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，围绕研运一体化、安全体系建设、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。 本研究报告从 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。 并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，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。 # $ 一、 XOps 应用创新发展概览 ................................................................................... 1 （一） XOps应用创新发展背景 ........................................................................ 1 （二） XOps应用创新发展历程 ........................................................................ 2 （三） XOps应用创新发展通用需求 ................................................................ 4 二、 DevOps 打造数字时代研发运营新范式 .......................................................... 10 （一） DevOps概念与内涵 ............................................................................... 10 （二） 全球 DevOps市场规模持续强劲增长 .................................................. 11 （三） 我国 DevOps建设价值得到企业普遍认可 .......................................... 13 （四） DevOps为软件生命周期提质增效 ....................................................... 14 三、 AIOps 赋能技术运营开启数智运维新时代 .................................................... 18 （一） AIOps概念与内涵 ................................................................................. 19 （二） 全球 AIOps正处于应用逐渐成熟的增长阶段 .................................... 20 （三） 我国 AIOps部署规模与日俱增具备增长潜力 .................................... 21 （四） AIOps提供动态化系统保障能力 ......................................................... 22 四、 DataOps 助力企业引擎换挡实现数据价值最大化 ......................................... 25 （一） DataOps概念与内涵 .............................................................................. 25 （二） 全球对 DataOps关注程度持续升温 ..................................................... 26 （三） 我国各行业积极探索 DataOps实践 ..................................................... 26 （四） DataOps为企业数据引擎换挡 .............................................................. 27 五、 MLOps 引领模型流水线生产管理新模式 ...................................................... 28 （一） MLOps概念与内涵 ............................................................................... 28 （二） 全球 MLOps服务已进入成熟发展期 .................................................. 29 （三） 我国 MLOps处于规划和建设落地初期 .............................................. 31 （四） MLOps助力 AI模型规模化生产 ......................................................... 31 六、 BizDevOps 是重塑智能高效服务流程的核心 ................................................ 34 （一） BizDevOps 概念与内涵 ......................................................................... 34 （二） 持续优化业务技术关系拥抱 BizDevOps ............................................. 35 （三） BizDevOps 聚焦全链路业务价值管理 ................................................. 36 七、 FinOps指导企业 IT资源的变革管理 ............................................................. 37 （一） FinOps概念与内涵 ................................................................................ 37 （二） 全球 FinOps产业生态加速构建 ........................................................... 38 （三） 我国 FinOps正处于布局发展阶段 ....................................................... 41 （四） FinOps提升成本精细化运营管理 ........................................................ 42 八、 XOps应用发展挑战和建议 ............................................................................. 44 （一） 面临挑战 ................................................................................................. 44 （二） 发展建议 ................................................................................................. 45 九、 XOps应用创新发展趋势 ............................................................................