數(shù)字化運(yùn)維解決困難

運(yùn)維如何走向IT運(yùn)營，除了業(yè)務(wù)連續(xù)性保障和IT服務(wù)質(zhì)量提升外，IT運(yùn)維如何面向業(yè)務(wù)價(jià)值，如何提升企業(yè)的整體IT敏捷和客戶體驗(yàn)，在企業(yè)競爭中至關(guān)重要，工具煙囪林立，企業(yè)不缺運(yùn)維系統(tǒng)，而缺的是如何滿足變化的運(yùn)維管理場景和訴求，因而架構(gòu)上的煙囪化、管理上的割裂化，都無法支撐運(yùn)維體系進(jìn)一步深化。

數(shù)字化運(yùn)維解決困難

企業(yè)對信息化安全要求也越來越高，基線、補(bǔ)丁、安全編排與響應(yīng)等建設(shè)缺乏，尤其是缺乏基于數(shù)據(jù)、流程、自動化的能力，難以實(shí)現(xiàn)整體信息安全提升，過往運(yùn)維操作低效、容易出錯、難以標(biāo)準(zhǔn)化的問題越來越明顯。

同時由于運(yùn)維技術(shù)棧復(fù)雜度更高，已經(jīng)難以通過人力運(yùn)維來滿足規(guī)?；?、異構(gòu)化的運(yùn)維，企業(yè) IT也隨之不斷發(fā)展，并且業(yè)務(wù)趨向互聯(lián)網(wǎng)化、規(guī)?；?，運(yùn)維對象數(shù)量快速增長。

運(yùn)維對象類型不斷增加，以往以硬件、系統(tǒng)、虛擬化、資源為中心的運(yùn)維對象，發(fā)展為以軟件定義、微服務(wù)、容器、應(yīng)用維度為中心的運(yùn)維模式。

數(shù)字化運(yùn)維怎樣賦能？

數(shù)據(jù)當(dāng)然需要通過分析才能發(fā)揮價(jià)值。今天人工智能異常，好像是良藥一般。其實(shí)，數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能這三個概念，是有密切聯(lián)系也有具體區(qū)別的。

數(shù)據(jù)挖掘是從一整套方法路線來講的，指通過數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等技術(shù)，在數(shù)據(jù)中通過探索和建模的方法，發(fā)現(xiàn)未知并且有價(jià)值的規(guī)則和模式的一種技術(shù)，也指使用上述技術(shù)進(jìn)行的建模過程。

數(shù)據(jù)挖掘有自有的閉環(huán)方作為佳實(shí)踐，需要經(jīng)過業(yè)務(wù)理解-數(shù)據(jù)理解-數(shù)據(jù)準(zhǔn)備-數(shù)據(jù)建模-模型優(yōu)化與驗(yàn)證-部署上線的完整過程。