运维|千亿运维的智能革命，下一个头部玩家在哪里？( 三 )

从Gartner定义角度来看，两家的主营业务分属ITOM赛道里的不同子领域：Servicenow的主要业务更多在ITSM--IT服务管理，而Datadog的主营业务在IT监控分析平台（AIOps）和各类分析工具。
成立于2012年的Datadog用了九年时间达到现在近500亿美金的市值，做对了什么？

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彼时美国的IT基础设施正在经历大规模的迭代，从私有化部署到上云。在这个时间点创业的Datadog避开了APM、NPM等运维工具，进入了更多是开源软件工具市场的IT基础设施监控，并从一开始就不断打磨其核心监控平台，填补市场空缺。与此同时，Datadog赶上了客户上云的大时代，比其他“更早期玩家”更加具有可拓展性和灵活性，也更早拥抱了云原生的机遇。
经过五年时间的打磨，Datadog在2017年推出APM产品，2018年推出Log分析产品，2019年继续向IT监控分析领域的纵深拓展，推出了RUM产品，并在2019年年底上线了安全监控运维的产品。至此，Datadog基本形成了一套ITOM监控分析平台上长着多个重要的监控工具的产品体系。
Servicenow的发展则是另外一条路。

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虽然Servicenow成立于2003年，但其体量的快速增长是在2011年Frank Slootman加入之后。团队的主营业务聚焦于ITSM（IT服务管理），也就是将IT运维过程中高频问题的自动化、常规问题的自助化、并发问题的有序化解决，并能实时跟踪和可视化问题解决的路径和流程。
Servicenow于2012年上市，2016年后开始向业务应用端发展，切入HR工作流管理、客户服务工作流管理（CSM），并从2019年开始切入到财税领域。通过ITSM平台构建了一个可集成丰富IT运维第三方应用的生态系统，不仅覆盖了IT运维场景，还跳出IT运维场景跨入其他通用企业服务场景。
这两个在行业里自成标杆的玩家，让我们看到智能运维作为企业数字化转型中的核心板块，不论是向上切入业务应用，还是向下延展，做深度覆盖完整监控体系乃至安全运维，都有成功的路径可循。
无论向上还是向下，二者都是从相对通用性的业务切入市场，快速打磨一套底层平台，将客户IT运维中重要的数据流、业务流整合在一起，形成了基于数据和AI的一体化、综合性的“数智运维平台”。再基于平台对数据、业务流程的打通与复用，持续拓展自身的产品版图，给客户提供“全栈式”的智能运维能力。
03为什么中国没有自己的Servicenow和Datadog？第一，运维的痛点来自于IT的复杂度，客户如果不够痛，那采购需求和采购意愿就不会那么强。当IT系统比较简单的时候，运维的价值只会在系统出现小概率系统故障时体现。虽然数字化转型喊了很多年，但对于大多数企业来说，数字化转型是在最近三两年才落到实处的。
第二，运维的需求以大客户为主，Servicenow和Datadog披露的财报数据就是非常明显的2/8法则。尽管他们都有上万付费客户，但其收入增长的核心驱动主要来自于那几百个头部大客户增长及其平均客单价的提升。
中美一个典型的不同点在于大客户的行业结构差别很大，中国的头部客户主要还是以房地产、金融机构、央企国企等大客户为主。在过去二十年里，这些企业对IT驱动业务发展的需求就不是特别旺盛，IT部门也没有得到足够的重视，成了企业整体中比较边缘的部门。
国内相当一部分大客户到现在也感受不到运维带来的压力，而少数对外提供互联网服务或数字化服务的大公司，目前运维的主要方式还是依靠内部的IT和运维团队，通过部分开源产品自行开发自动化运维工具和平台。因此，第三方运维厂商提供的能力对他们来说价值还比较低。