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数字化运维功能

统一的采控管道，适配所有运维场景及多云区域管理场景，并适配包括异构环境、云原生、信创要求等各类架构，基于互联网海量实践经验，帮助企业构建坚实，运维PaaS底座，并助力企业组织提升和自主可控，运维人员以及运维模式需要进一步升级，从传统被动支撑响应人员，转型业务支撑和业务辅助人员，基于运维场景设计，进一步提供运维效率、质量和安全。

数字化运维纵向赋能

我们的业务通过数据反映运行的状态和质量，也可以为业务创新带来指引。某公用事业集团在没有实现财务一体化和数据大集中前各下属单位各自为政，各业务线负责人各立山头。

实现统一财务数据汇集后所有隐藏的小金库立即暴露出来，直接从各项财务指标中发现问题，例如近似的覆盖人口和面积的前提下，某区域实体的运营成本是对标单位的两倍以上，这当然就存在着优化管理的空间。

并且，在实现了科学的资金管控下形成了有效的资金池管理，资金效率得以极大提升。集团财务可以准确预知未来几天甚至几周内的资金需求，利用时间差发展第三产业，地产板块、文化旅游板块由此诞生，多元化业务体系为集团带来新的业务活力。

数字化运维怎样实现数据赋能？

平台、数据、算法三大板块共同组成发力才能实现数据赋能。平台实现数据融合，但一定不是简单的汇集，数据湖没有治理将成为数据沼泽。

比如我们单位要实现智慧城市的一卡通，对于每一个人，视角是安全管理，视角是民生范畴，视角是健康水平，所以这样的数据在融合时必然需要通过业务语义转换实现统一视角。

由此可以看到，数据治理对于数据赋能就是刚需。通过治理可以实现数据业务理解的准确，数据质量的保障和数据探索的便捷。

数字化运维概念

智能运维（AIOps）的概念自 2016 年被 Gartner 提出以来，AI 技术越来越多地被应用到运维领域。随着云计算、大数据、人工智能等技术的高速发展和普及，AIOps这个名词的出现频率不断提升，大有不AIOps 就要落伍的感觉。

但是，真正想把 AIOps 的先进理念落实到运维体系中，产生实际有效的效果，并不是轻而易举的事。理想很丰满，现实很骨感。

究其原因，很大程度上源于一个AI 领域中普遍存在的误区，那就是对各种机器学习、深度学习的算法、模型过于期待和，而忽略或低估了数据准备和数据质量的重要性。