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视频作者：北京和远科技有限公司
数字化运维解决方案
如何走向自动与智能，迈向自动化运维、数据化运维、智能化运维（AIOps）是IT运维必然的趋势，而如何规划、如何落地，都成为企业现在屡屡困扰的地方数字化时代，新的IT架构和模式的发展，出现远超以往的IT复杂度，传统工具难以满足多云、敏捷、自动、智能的运维管理诉求。基于IT运维价值和平台化架构治理视角出发，引流企业IT运维“两个并存、两个发展”：运维形态需要稳定与敏捷并存，运维价值的业务连续性与运营辅助并存，运维系统从烟囱转向平台，轮船XR数字化运维，组织则从被动转向技术运营，终实现企业IT运维体系从烟囱到平台、功能孤岛到融合协同，以及持续改进和主动运营。
数字化运维公有云的资源弹性伸缩问题
云端资源的可伸缩性可以较大程度的调节企业业务波动带来的资源损耗问题，XR数字化运维，节约企业运维成本。目前，公有云上已经可以实现计算、存储、通信等资源的弹性伸缩，但必须通过订单，否则无法实现以动态形式按需实时调整实时计费。基于此，推动公有云的资源弹性伸缩由指令式（订单）向实时自动化动态化形式升级，汽车XR数字化运维，将成为众多云服务商研究探索的方向。
数字化运维的数据源包括？
日志：包括网络日志、系统日志、应用程序日志等信息，主要属于K-V 结构的半结构化文本信息，可以用列簇式数据模型管理。
监控指标：包括系统指标、应用指标、业务指标等不同类型，主要属于时序性数据，远程协同XR数字化运维方案，可以通过时序型数据模型管理。
拓扑和跟踪：包括软硬件系统的物理、逻辑关系，应用程序的调用关系和数据流向关系等，属于复杂网络上的关系信息，可以通过图数据模型管理。
配置信息：包括存储的软件配置、用户信息、参数状态等信息，属于 K-V键值对或者可嵌套的键值文档类数据，可以通过结构化文档数据模型管理。
数据库数据：系统的事务处理或分析型数据仓库中存储的各种信息，一般通过关系型数据表进行存储，也可以用于关联查询。
其他信息：如API 数据、客户关系数据、ITSM 流程数据、社交媒体数据等多来源的异构数据，需要具体分析和处理。
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