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数字化运维面临的问题由于运维对象、运维工具、运维需求的变化,导致金融机构有少则几套监控工具,多则数十套监控工具,而这些监控工具通常是在不同时期建设的,所以他们之间往往数据没有打通,AR远程指导造型,技术栈也有较大的区别,形成了一座座运维数据的孤岛。运维人员日常需要在众多的监控工具之间切换来切换去,汽车AR远程指导造型,导致故障的发现困难,故障的定位耗时耗力,故障的解决重复劳动,无法形成有效的知识积累。并且以前基于固定阈值的告警规则无法满足海量监控指标的设置和管理,需要将人工智能技术与运维工作结合到一起。随着智能运维(AIOps)的发展,机器学习的算法、模型等对运维数据的规范化提出了更高的要求。 数字化运维-智能设备数字化&实时监控数字孪生工厂基于生产园区、产线、设备、物流及物料的三维可视化模型数据,集成生产运营数据、设备......
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