數字化運維功能

統一的采控管道，適配所有運維場景及多云區域管理場景，并適配包括異構環境、云原生、信創要求等各類架構，基于互聯網海量實踐經驗，幫助企業構建堅實，運維PaaS底座，并助力企業組織提升和自主可控，運維人員以及運維模式需要進一步升級，從傳統被動支撐響應人員，轉型業務支撐和業務輔助人員，基于運維場景設計，進一步提供運維效率、質量和安全。

數字化運維縱向賦能

我們的業務通過數據反映運行的狀態和質量，也可以為業務創新帶來指引。某公用事業集團在沒有實現財務一體化和數據大集中前各下屬單位各自為政，各業務線負責人各立山頭。

實現統一財務數據匯集后所有隱藏的小金庫立即暴露出來，直接從各項財務指標中發現問題，例如近似的覆蓋人口和面積的前提下，某區域實體的運營成本是對標單位的兩倍以上，這當然就存在著優化管理的空間。

并且，在實現了科學的資金管控下形成了有效的資金池管理，資金效率得以極大提升。集團財務可以準確預知未來幾天甚至幾周內的資金需求，利用時間差發展第三產業，地產板塊、文化旅游板塊由此誕生，多元化業務體系為集團帶來新的業務活力。

數字化運維怎樣實現數據賦能？

平臺、數據、算法三大板塊共同組成發力才能實現數據賦能。平臺實現數據融合，但一定不是簡單的匯集，數據湖沒有治理將成為數據沼澤。

比如我們單位要實現智慧城市的一卡通，對于每一個人，視角是安全管理，視角是民生范疇，視角是健康水平，所以這樣的數據在融合時必然需要通過業務語義轉換實現統一視角。

由此可以看到，數據治理對于數據賦能就是剛需。通過治理可以實現數據業務理解的準確，數據質量的保障和數據探索的便捷。

數字化運維概念

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

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

究其原因，很大程度上源于一個AI 領域中普遍存在的誤區，那就是對各種機器學習、深度學習的算法、模型過于期待和，而忽略或低估了數據準備和數據質量的重要性。