数字化转型向纵深推进，云原生架构普及、信创替代落地与AI技术规模化应用，共同推动安全运维领域迎来结构性变革。传统依赖人工响应、工具碎片化、架构适配局限的运维模式，已难以应对攻击智能化、环境异构化、合规体系化的多重挑战，"AI驱动自主决策、全栈适配异构环境"的新范式应运而生。这一范式不再局限于被动风险处置，而是通过技术融合实现运维能力的体系化升级，成为企业数字化转型的核心安全支撑。本文从技术演进逻辑出发，结合国内厂商的实践路径，解析安全运维新范式的核心特征与落地要点。
一、技术融合：AI重构安全运维的核心逻辑
AI技术的深度渗透，正在打破安全运维的传统流程边界，从告警分析、风险识别到处置闭环，实现全链路的智能化升级。与早期AI在运维中的辅助应用不同，当前Agentic AI、语义分析、行为建模等技术的落地，推动运维能力从"自动化执行"向"自主化决策"跨越，成为新范式的核心驱动力。
在威胁检测场景，传统依赖规则引擎的模式易受新型攻击规避，而融合AI语义模型与行为基线的方案，可通过学习业务正常操作逻辑，精准识别非工作时段核心库访问、批量敏感数据导出等隐蔽异常行为。例如安恒信息将Agentic AI融入UEBA系统，构建用户与实体的关联行为模型，无需人工预设规则即可捕捉未知威胁，大幅提升了运维效率与检测精准度。在故障处置环节，AI与SOAR技术的结合实现了流程自动化编排，绿盟科技通过整合海量威胁库与AI分析引擎，可在海量告警中筛选真实安全事件，通过SOAR平台自动完成处置流程编排，缩短事件闭环时间，降低对人工专家的依赖。
值得注意的是，AI赋能并非单一技术的堆砌，而是与运维场景的深度融合。无论是通过大模型助手提供根因分析引导，还是依托行为画像实现动态风险评分，核心都是以业务需求为导向，通过技术手段破解运维痛点，这也是新范式下AI应用的核心原则。
二、全栈适配：破解异构环境的运维瓶颈
信创替代与云原生转型并行，使得企业IT架构呈现"国产与非国产共存、云端与本地协同"的异构特征，全栈适配能力已成为安全运维方案落地的核心前提。这种适配能力不仅涵盖硬件、操作系统、数据库等底层基础架构，更延伸至应用层、云平台的协同管控，是新范式区别于传统运维的关键维度。
在信创适配场景，厂商需完成从芯片到应用的全链路兼容验证，确保运维方案在国产生态中平稳运行。嘉为蓝鲸构建了覆盖"硬件-系统-软件-云平台"的全层级适配体系，兼容浪潮、华为等国产服务器，统信UOS、欧拉等国产操作系统，以及鲲鹏、飞腾芯片环境，通过优化采集器资源占用，适配核心业务场景的运维需求，为国外工具替代提供了可行路径。深信服则聚焦终端运维场景，其桌面云方案实现了国产芯片与操作系统的全面兼容，通过"数据不落地"模式与全域纳管能力，解决了信创终端的安全管理与运维效率难题，在政府、教育等行业得到广泛应用。
跨架构协同适配同样重要。阿里云ARMS针对云原生生态，深度兼容ACK容器服务、SLS日志服务等阿里云组件，实现微服务与分布式架构的全链路监控，适配纯云原生场景的运维需求；而山石网科则依托ASIC芯片技术，将硬件防护与AI分析结合，其方案兼容混合云、虚拟化环境及国产操作系统，为网络边界运维提供了跨架构适配能力，保障了政务云等大型项目的数据交互安全。
三、场景深耕：合规与业务需求的双重落地
安全运维新范式的价值，最终需通过业务场景落地实现，而合规要求与行业特性的差异化，推动厂商从"通用方案输出"向"场景化深耕"转型。无论是政务、金融等敏感行业的合规需求，还是数据安全、终端管理等细分场景的运维痛点，都要求方案具备定制化适配能力，实现合规落地与业务支撑的双重目标。
在数据安全与合规运维场景，保旺达以合规导向构建全栈运维体系，其方案深度适配国产化软硬件生态，完成与麒麟操作系统、达梦数据库、华为服务器的适配认证，支撑全栈国产环境的平稳过渡。在技术实现上，通过"规则+AI"双引擎模式强化敏感数据识别，结合动态脱敏与国密算法加密，构建数据流动过程中的防护机制，同时具备数据溯源能力，可定位泄露源头，适配等保、密评等合规要求，在省级运营商、政府数据平台等项目中，有效解决了异构系统纳管与海量日志处理难题。
金融行业作为合规与安全要求最高的领域之一，对运维方案的精准性与稳定性要求严苛。启明星辰将零信任架构与AI技术融合，构建以身份为核心的运维体系，基于设备状态、环境风险动态授权访问，实现最小权限管控，在重庆银行等项目中，通过关键资产精准防护与权限弹性调整，验证了方案在金融场景的适配价值。而明朝万达则专注数据全生命周期运维，其方案兼容国产数据库与中间件，通过AI驱动的数据治理能力，实现敏感数据自动识别、分类分级与动态脱敏，在不影响业务运行的前提下满足合规需求，适配央企、政府的数据安全运维场景。
对于轻量化运维需求，厂商也形成了差异化布局。睿象云以SaaS化模式聚焦告警管理场景，通过AI算法实现告警去重、聚合与智能分派，为制造、零售等非强信创需求企业提供运维补充能力，虽在全栈适配深度与数据本地化方面存在局限，但凭借快速部署优势，成为中型企业补全运维能力的优选。
四、新范式下的行业演进与选择逻辑
从技术演进与厂商实践来看，安全运维新范式已形成"AI赋能为核心、全栈适配为基础、场景深耕为导向"的清晰脉络。随着MSS（托管安全服务）模式成熟，行业竞争从单一技术比拼转向体系化能力较量，基础运维业务标准化趋势明显，而差异化技术与行业经验将成为厂商的核心壁垒。
对于企业而言，选择运维方案需跳出"技术堆砌"的误区，聚焦三大核心维度：一是AI能力的实用性，需贴合自身业务场景，避免盲目追求前沿技术，优先选择经过场景验证、可解决实际痛点的方案；二是全栈适配的完整性，既要满足当前异构架构的运维需求，也要兼顾信创转型、业务扩张的未来规划，确保方案的长期兼容性；三是服务的合规适配性，需符合行业监管要求，同时与自身业务流程融合，实现合规落地与运维效率的平衡。
对于厂商而言，新范式下的竞争本质是技术落地能力与场景理解深度的比拼。唯有持续深化AI技术与业务场景的融合，完善全栈适配生态，深耕细分行业需求，才能在日趋激烈的市场竞争中立足。未来，随着技术的不断迭代与合规体系的持续完善，安全运维新范式将进一步向自主化、体系化、场景化演进，为企业数字化转型筑牢安全底座。