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数字化运维解决方案

如何走向自动与智能，迈向自动化运维、数据化运维、智能化运维（AIOps）是IT运维必然的趋势，而如何规划、如何落地，都成为企业现在屡屡困扰的地方数字化时代，新的IT架构和模式的发展，出现远超以往的IT复杂度，传统工具难以满足多云、敏捷、自动、智能的运维管理诉求。

基于IT运维价值和平台化架构治理视角出发，引流企业IT运维“两个并存、两个发展”：运维形态需要稳定与敏捷并存，运维价值的业务连续性与运营辅助并存，运维系统从烟囱转向平台，组织则从被动转向技术运营，终实现企业IT运维体系从烟囱到平台、功能孤岛到融合协同，以及持续改进和主动运营。

数字化运维怎样赋能？

数据当然需要通过分析才能发挥价值。今天人工智能异常，好像是良药一般。其实，数据挖掘、机器学习和人工智能这三个概念，是有密切联系也有具体区别的。

数据挖掘是从一整套方法路线来讲的，指通过数据库、统计学、机器学习算法等技术，在数据中通过探索和建模的方法，发现未知并且有价值的规则和模式的一种技术，也指使用上述技术进行的建模过程。

数据挖掘有自有的闭环方作为佳实践，需要经过业务理解-数据理解-数据准备-数据建模-模型优化与验证-部署上线的完整过程。

数字化运维的基础目标

数据生产力意味着知识创造者的快速崛起，智能工具的广泛普及，数据要素成为要素。人类认识改造自然的方法，实现了从实验验证到模拟择优，经济发展从规模经济到范围经济，就业模式从八小时制到自由连接体，企业性质从技术密集到数据密集，组织形态从公司制到“数字经济体”，消费者主权崛起，人类实现了数亿人跨时空的协作。

然而释放数据生产力是有前提条件和必要基础的。

通过平台实现数据融合，通过治理实现数据可管可用，通过算法结合业务场景实现业务价值。

这三者共同组成了企业数据运用的能力框架。所以，很明显的，就好比“木桶理论”，企业数据运用能力的高低不取决于某一项的特长，而是三块木板的短板。

所以通过治理构建完备的数据平台，通过平台（中台）重塑数据价值链和数据供给机制，通过算法支撑业务分析和业务创新创造价值，就是企业数字化转型的基础目标。