數字化運維解決方案

如何走向自動與智能，邁向自動化運維、數據化運維、智能化運維（AIOps）是IT運維必然的趨勢，而如何規劃、如何落地，都成為企業現在屢屢困擾的地方數字化時代，新的IT架構和模式的發展，出現遠超以往的IT復雜度，傳統工具難以滿足多云、敏捷、自動、智能的運維管理訴求。

基于IT運維價值和平臺化架構治理視角出發，引流企業IT運維“兩個并存、兩個發展”：運維形態需要穩定與敏捷并存，運維價值的業務連續性與運營輔助并存，運維系統從煙囪轉向平臺，組織則從被動轉向技術運營，終實現企業IT運維體系從煙囪到平臺、功能孤島到融合協同，以及持續改進和主動運營。

數字化運維怎樣賦能？

數據當然需要通過分析才能發揮價值。今天人工智能異常，好像是良藥一般。其實，數據挖掘、機器學習和人工智能這三個概念，是有密切聯系也有具體區別的。

數據挖掘是從一整套方法路線來講的，指通過數據庫、統計學、機器學習算法等技術，在數據中通過探索和建模的方法，發現未知并且有價值的規則和模式的一種技術，也指使用上述技術進行的建模過程。

數據挖掘有自有的閉環方作為佳實踐，需要經過業務理解-數據理解-數據準備-數據建模-模型優化與驗證-部署上線的完整過程。

數字化運維的基礎目標

數據生產力意味著知識創造者的快速崛起，智能工具的廣泛普及，數據要素成為要素。人類認識改造自然的方法，實現了從實驗驗證到模擬擇優，經濟發展從規模經濟到范圍經濟，就業模式從八小時制到自由連接體，企業性質從技術密集到數據密集，組織形態從公司制到“數字經濟體”，消費者主權崛起，人類實現了數億人跨時空的協作。

然而釋放數據生產力是有前提條件和必要基礎的。

通過平臺實現數據融合，通過治理實現數據可管可用，通過算法結合業務場景實現業務價值。

這三者共同組成了企業數據運用的能力框架。所以，很明顯的，就好比“木桶理論”，企業數據運用能力的高低不取決于某一項的特長，而是三塊木板的短板。

所以通過治理構建完備的數據平臺，通過平臺（中臺）重塑數據價值鏈和數據供給機制，通過算法支撐業務分析和業務創新創造價值，就是企業數字化轉型的基礎目標。