數(shù)字化運維虛擬培訓(xùn)

隨著虛擬現(xiàn)實技術(shù)的發(fā)展，虛擬培訓(xùn)逐漸成為關(guān)鍵技術(shù)培訓(xùn)的重要手段之一，主要因其具有訓(xùn)練中無人員與應(yīng)急設(shè)備損險、可反復(fù)演練及科學分析評分、對具有安全隱患場景真實模擬的沉浸式感官體驗等特點，已經(jīng)在國內(nèi)外的教育實訓(xùn)、工程機械、演練、信息管理、設(shè)計展示等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。

只接受理論知識后立即實操，有人員設(shè)備損險。

數(shù)字化運維面臨的問題

由于運維對象、運維工具、運維需求的快速變化，導(dǎo)致金融機構(gòu)有少則幾套監(jiān)控工具，多則數(shù)十套監(jiān)控工具，而這些監(jiān)控工具通常是在不同時期建設(shè)的，所以他們之間往往數(shù)據(jù)沒有打通，技術(shù)棧也有較大的區(qū)別，形成了一座座運維數(shù)據(jù)的孤島。

運維人員日常需要在眾多的監(jiān)控工具之間切換來切換去，導(dǎo)致故障的發(fā)現(xiàn)困難，故障的定位耗時耗力，故障的解決重復(fù)勞動，無法形成有效的知識積累。

并且以前基于固定閾值的告警規(guī)則無法滿足海量監(jiān)控指標的設(shè)置和管理，需要將人工智能技術(shù)與運維工作結(jié)合到一起。隨著智能運維（AIOps）的快速發(fā)展，機器學習的算法、模型等對運維數(shù)據(jù)的規(guī)范化提出了更高的要求。

數(shù)字化運維云化過程中數(shù)據(jù)遷移帶寬問題

如何解決云化的過程中數(shù)據(jù)的遷移、私有云和公有云之間的遷移、公有云和公有云之間的遷移的帶寬問題，以及混合云的帶寬保證問題是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不可回避的一個問題。

如果從云上將數(shù)據(jù)拷貝下來，不但要收費，運輸也存在安全問題，因此從企業(yè)的角度考慮，需要運營商按需提供帶寬，快速實現(xiàn)公有云和私有云之間的海量數(shù)據(jù)遷移。