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视频作者：北京和远科技有限公司
数字化运维概念
智能运维（AIOps）的概念自 2016 年被 Gartner 提出以来，AI 技术越来越多地被应用到运维领域。随着云计算、大数据、人工智能等技术的高速发展和普及，AIOps这个名词的出现频率不断提升，大有不AIOps 就要落伍的感觉。
但是，真正想把 AIOps 的理念落实到运维体系中，产生实际有效的效果，并不是轻而易举的事。理想很丰满，现实很骨感。
究其原因，很大程度上源于一个AI 领域中普遍存在的误区，那就是对各种机器学习、深度学习的算法、模型过于期待和，轨道交通数字孪生运维，而忽略或低估了数据准备和数据质量的重要性。
数字化运维的价值
“先研发之忧而忧，后业务之乐而乐；起早与贪黑齐飞，调休共假期待定”，这就是我们对传统运维的固有认知。
传统IT运维工作可以用“背锅侠”来形容，轨道交通数字孪生运维系统，很多企业的系统出现故障，时间总是找运维部门解决问题。作为“互联网消防兵”，运维工作通常为忙碌，就如像消防员一样，时刻保持警惕，准备着救急救火。
但伴随着数字化转型的深入，企业的应用系统越来越多，越来越复杂，传统的IT系统与保障方式已不能适应新需求的变化。能够让运维产生更多价值，提升运维人员效率的数字化运维呼之欲出。
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，轨道交通数字孪生运维方案，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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