數(shù)字化運維虛擬培訓(xùn)

傳統(tǒng)產(chǎn)品認(rèn)知、裝配、操作、檢維修及應(yīng)急處置培訓(xùn)，主要通過圖文、視頻、實操訓(xùn)練等形式進(jìn)行，受訓(xùn)人員只能借助生硬的教科書和教學(xué)視頻，獲取工作的理論知識，往往與現(xiàn)實差異較大.

通過建設(shè)實訓(xùn)環(huán)境的方式，投入成本高，受場地限制可教習(xí)的內(nèi)容有限、局限性大，且老師傅經(jīng)驗不易傳承。而且理論教學(xué)與實訓(xùn)間缺少過度環(huán)節(jié)，只接受理論知識后立即實操，有人員設(shè)備損險。

數(shù)字化運維橫向賦能

傳統(tǒng)信息化建設(shè)滿足對于業(yè)務(wù)管理的同時也產(chǎn)生出大量的數(shù)據(jù)孤島。打通應(yīng)用線，實現(xiàn)數(shù)據(jù)匯集融合是數(shù)據(jù)對業(yè)務(wù)系統(tǒng)和應(yīng)用的賦能。

我們現(xiàn)在的企業(yè)廣泛通過ERP構(gòu)建企業(yè)資源管理，MES構(gòu)建生產(chǎn)計劃管理，PLM實現(xiàn)產(chǎn)品全生命周期管理，SCM供應(yīng)鏈管理，BOM實現(xiàn)物料集中管理等等等。

這些都是業(yè)務(wù)系統(tǒng)，都在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。如果ERP的訂單管理與MES生產(chǎn)排期相結(jié)合就有可能實現(xiàn)零庫存；如果產(chǎn)品故障數(shù)據(jù)對應(yīng)了PLM中準(zhǔn)確的部件代碼并與SCM供應(yīng)鏈打通，就可以對供應(yīng)商的產(chǎn)品品質(zhì)做評估從而優(yōu)勝劣汰。

數(shù)字化運維概念

智能運維（AIOps）的概念自 2016 年被 Gartner 提出以來，AI 技術(shù)越來越多地被應(yīng)用到運維領(lǐng)域。隨著云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的高速發(fā)展和普及，AIOps這個名詞的出現(xiàn)頻率不斷提升，大有不AIOps 就要落伍的感覺。

但是，真正想把 AIOps 的先進(jìn)理念落實到運維體系中，產(chǎn)生實際有效的效果，并不是輕而易舉的事。理想很豐滿，現(xiàn)實很骨感。

究其原因，很大程度上源于一個AI 領(lǐng)域中普遍存在的誤區(qū)，那就是對各種機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的算法、模型過于期待和，而忽略或低估了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要性。

數(shù)字化運維的可觀察性

可觀察性是既有監(jiān)控系統(tǒng)的進(jìn)化，強調(diào)通過獲取應(yīng)用程序的高維度數(shù)據(jù)輸出來實現(xiàn)業(yè)務(wù)服務(wù)狀態(tài)的可見性。這與傳統(tǒng)的監(jiān)控形式不同，傳統(tǒng)的監(jiān)控形式關(guān)注的是構(gòu)成服務(wù)的各個組件。

為了充分實現(xiàn)現(xiàn)發(fā)方的理念，應(yīng)用程序必須以'可觀察性驅(qū)動的開發(fā)'來構(gòu)建。通常的監(jiān)控依賴于儀表盤和告警通知，以便在已知問題場景發(fā)生時將其逐級報告。

可觀察性允許人們快速地對業(yè)務(wù)服務(wù)情況進(jìn)行詢問，以確定性能下降的根本原因，即使這種情況從未發(fā)生過?？捎^察性一詞起源于控制理論的數(shù)學(xué)，其中可觀察性是衡量一個系統(tǒng)的內(nèi)部狀態(tài)在多大程度上可以從其外部輸出的知識中推斷出來。