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视频作者：北京和远科技有限公司
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，技术栈也有较大的区别，轨道交通数字孪生运维解决方案，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，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，航空航天数字孪生运维解决方案，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。
数字化运维云化过程中数据迁移带宽问题
如何解决云化的过程中数据的迁移、私有云和公有云之间的迁移、公有云和公有云之间的迁移的带宽问题，以及混合云的带宽保证问题是企业数字化转型不可回避的一个问题。
如果从云上将数据拷贝下来，数字孪生运维解决方案，不但要收费，轮船数字孪生运维解决方案，运输也存在安全问题，因此从企业的角度考虑，需要运营商按需提供带宽，实现公有云和私有云之间的海量数据迁移。
数字化运维云端安全架构问题有待解决
在传统安全问题没有得到有效解决的情况下，企业部分或全部业务迁移云端之后，云端的公共属性将进一步加大企业安全管理和控制的难度，同时云端应用安全问题也极易被云系统管理区域的安全水平掩盖。其原因，
一是在上云之后，数字分散导致数据的泄露和非正常访问风险加大;
二是应用之间的物理隔离转变成逻辑的虚拟隔离，安全边界越来越模糊，漏洞被放大，虚拟机和虚拟机之间缺乏必要的防护;
三是安全匹配跟不上敏捷的应用。
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