數(shù)字化運(yùn)維賦能？

對于客觀世界存在著未知，而數(shù)據(jù)可以從未知中找尋規(guī)律探索價值。

當(dāng)我們具備了海量數(shù)據(jù)的獲取能力、處理能力以及的計算能力，我們就可以嘗試模擬天氣的變化、地殼的波動和潮汐的力量。

我們可以在機(jī)器設(shè)備運(yùn)行中感知隱患和風(fēng)險而延長設(shè)備生命周期，在鋼鐵精煉中發(fā)現(xiàn)溫度對化學(xué)元素的影響而提到鋼材品質(zhì)，在汽車行駛的軌跡記錄中定位有效率的充電樁地點(diǎn)，可以通過長時間積累的氣象數(shù)據(jù)為風(fēng)機(jī)葉片的角度提供支撐。

所以，數(shù)據(jù)賦能是由于數(shù)據(jù)反映出我們從來沒有掌握的客觀世界的規(guī)律從而帶來真實(shí)的業(yè)務(wù)價值。數(shù)據(jù)幫助我們的業(yè)務(wù)運(yùn)行的更有效率！

數(shù)字化運(yùn)維概念

智能運(yùn)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(yùn)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(shí)到運(yùn)維體系中，產(chǎn)生實(shí)際有效的效果，并不是輕而易舉的事。理想很豐滿，現(xiàn)實(shí)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(jī)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(yùn)維體系

1.數(shù)字化運(yùn)維的架構(gòu)，首先要有堅實(shí)的底座，因?yàn)閿?shù)字化運(yùn)維的服務(wù)主要以云化部署，要求平臺的能力積累和資源足夠厚重。

2.服務(wù)的解決方案要足夠豐富，企業(yè)隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入，不僅在日常運(yùn)維上需求升級，更在數(shù)字化轉(zhuǎn)型咨詢或是數(shù)字化運(yùn)營這些更高維度上，對運(yùn)維服務(wù)有新的需求。而華為的運(yùn)維服務(wù)解決方案集，則具備了業(yè)界豐富的服務(wù)體系。

3.行業(yè)場景與運(yùn)維體系相結(jié)合，產(chǎn)生了很多個性化的服務(wù)需求。因此，不斷拓展服務(wù)場景，亦是運(yùn)維服務(wù)升級的未來方向，