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数字化运维功能
统一的采控管道,适配所有运维场景及多云区域管理场景,并适配包括异构环境、云原生、信创要求等各类架构,基于互联网海量实践经验,帮助企业构建坚实,运维PaaS底座,并助力企业组织提升和自主可控,运维人员以及运维模式需要进一步升级,从传统被动支撑响应人员,转型业务支撑和业务辅助人员,
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视频作者:北京和远科技有限公司
数字化运维功能
统一的采控管道,适配所有运维场景及多云区域管理场景,并适配包括异构环境、云原生、信创要求等各类架构,基于互联网海量实践经验,帮助企业构建坚实,运维PaaS底座,并助力企业组织提升和自主可控,运维人员以及运维模式需要进一步升级,从传统被动支撑响应人员,转型业务支撑和业务辅助人员,基于运维场景设计,进一步提供运维效率、质量和安全。
数字化运维的基础目标
数据生产力意味着知识创造者的崛起,智能工具的广泛普及,数据要素成为要素。人类认识改造自然的方法,实现了从实验验证到模拟择优,经济发展从规模经济到范围经济,就业模式从八小时制到自由连接体,企业性质从技术密集到数据密集,组织形态从公司制到“数字经济体”,消费者主权崛起,人类实现了数亿人跨时空的协作。然而释放数据生产力是有前提条件和必要基础的。
通过平台实现数据融合,通过治理实现数据可管可用,通过算法结合业务场景实现业务价值。这三者共同组成了企业数据运用的能力框架。所以,很明显的,就好比“木桶理论”,企业数据运用能力的高低不取决于某一项的特长,而是三块木板的短板。所以通过治理构建完备的数据平台,通过平台(中台)重塑数据价值链和数据供给机制,通过算法支撑业务分析和业务创造价值,就是企业数字化转型的基础目标。
数字化运维工作现状介绍
1.运维工作既与需要运维的平台采用的技术息息相关,也与运维工具的发展息息相关,还与运维服务的用户相关。
2.运维对象从早期烟囱式的技术架构发展到以x86为主的架构,再到现在大量采用的微服务、云原生的架构,以及大数据、机器学习技术平台,运维对象发生了剧烈的变化。
3.运维工具从早期的基础设施监控,发展到日志监控,再到现在的应用性能监控(APM),可观察性监控。
4.运维面向的用户也从早期的以企部用户为主,发展到了以企业提供线上服务的用户为主。
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