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数字化运维功能

从IT运维整体架构，到运维管理模式、方法，结合多个行业头部，的实践帮助企业构建包括组织、流程和整体架构的，体系化转型与提升，并提供整体运维生态服务，体系化推进AIOps建设，基于运维数据治理方法，开放式AIOps算法平台，以及自动化手段，实现数据、算法、执行的整体运维闭环。

以配置为中心、监控告警为抓手、流程为导向、自动化为手段，门户与可视化为入口，构建企业一体化和自动化运维体系，并逐步演进至数据化与智能化。

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。

数字化运维智能化

进入到云计算时代之后，IT的边界被完全打开，更多的联接、更多的设备、云化的系统和应用，以数据中心为例，采用分布式系统，且集群庞大，传统运维方式明显已经无法应对这么复杂的IT环境。因此数字化运维手段和工具的引入，不仅可以帮助运维业务减轻工作负担，提率，还可以改变运维的现状，帮助其走向数字化转型。

例如，随着机器学习、深度学习等技术的不断成熟，AI技术将在业务运维体系中得到广泛的应用，也同时推动了智能运维的发展趋势，可以将运维人员从纷繁复杂、过度依赖人工的监控、发现、告警和修复工作中解放出来，而运维也将变得更加自动化、智能化。