数字化运维的技术手段？
网络运维数据基座的有力支撑下，MR数字化运维，网络部已完成四大运维场景的数字化转型：
一是将传统手工绘制的网络拓扑图升级到了网络拓扑可视化；
二是将传统表格式的网络资源管理升级到了应用级的网络资源可视化；
三是将传统的网络抓包分析升级到了应用级的网络流量可视化；
四是将传统的经验式故障***升级到了清单化的自动检查***。这些场景的数字化转型帮助网络运维人员提高了网络运维管理的质效。
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，轨道交通MR数字化运维，大有不AIOps 就要落伍的感觉。
但是，真正想把 AIOps 的***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，轨道交通MR数字化运维平台，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。
数字化运维发展路径
集团不仅要给分子公司和责任，还要强调赋能。从强调管理体系的完整性到突出问题导向思维，从整体规划到迭代试错，从厂商主导卖产品到客户主导做服务。
毋庸讳言，如此巨大的变革给企业带来的和的冲击。企业数字化转型从推倒内外部“围墙”开始，改变经营模式，构建产业生态，到重新规划战略、愿景、价值等这些更聚焦的主题，再上升到“一切业务数字化，汽车MR数字化运维系统，一切数字业务化”的整合规划。
所有企业大约都要经过这三个阶段的循序渐进，选择合适的推进路径，才能实现整体数字化转型的终目标。
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