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视频作者：北京和远科技有限公司
从传统运维向数字化运维转型
IT运维诞生于早的信息化时代。在信息化时代，企业的信息化系统，主要为了满足企部管理的需求。通常是集中、可控和固化的烟囱式架构。传统IT运维，以人力运维为主，在单点式和烟囱式的架构中，汽车数字孪生运维解决方案，的确起到了非常重要的作用。
我们知道，传统运维模式关注的是单台IT设备的故障率或单套应用系统的可用性，系统与系统之间，设备与设备之间，是彼此孤立的。
所以当业务系统发生故障时，首先由各个运维岗位对各自负责的设备、应用组件、系统进行自检。期间还会召集硬件设备提供商、软件系统开发商、集成商等众多服务商进行“会诊”，整个流程拖沓而漫长。
数字化运维的可观察性
可观察性是既有监控系统的进化，强调通过获取应用程序的高维度数据输出来实现业务服务状态的可见性。这与传统的监控形式不同，传统的监控形式关注的是构成服务的各个组件。为了充分实现现发方的理念，应用程序必须以'可观察性驱动的开发'来构建。通常的监控依赖于仪表盘和告警通知，以便在已知问题场景发生时将其逐级报告。
可观察性允许人们地对业务服务情况进行询问，航空航天数字孪生运维解决方案，以确定性能下降的根本原因，火车数字孪生运维解决方案，即使这种情况从未发生过。可观察性一词起源于控制理论的数学，其中可观察性是衡量一个系统的内部状态在多大程度上可以从其外部输出的知识中推断出来。
数字化运维-数据增强
数据汇聚：首先我们需要把摄入的数据能够汇集到统一的位置，保证能够通过统一的方式能够在需要时访问到。这个过程中的一个重要方法是通过建立运维数据命名空间的标签体系，数字孪生运维解决方案，能够对集成的数据进行标注。另外数据平台提供了单元化的数据存取模块，实现了对底层集成的静态历史数据和动态实时流式数据多模存储复杂性的隔离，为后续的数据处理单元扫清障碍。
数据过滤：大部分的 AI 算法及数据仓库的构建都要求对输入的数据进行过滤。如数据仓库的 ETL 过程中的数据清洗、转换，AI 场景下特征工程中的大部分的工作都涉及到数据过滤的内容。数据过滤可以在数据汇聚之前进行，也可以在数据汇聚之后进行，甚至在数据汇聚的过程同时进行过滤操作。但是一般来说，在完成数据汇聚之后执行数据过滤操作往往更有意义。
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