数字化运维的可观察性
可观察性是既有监控系统的进化，强调通过获取应用程序的高维度数据输出来实现业务服务状态的可见性。这与传统的监控形式不同，传统的监控形式关注的是构成服务的各个组件。
为了充分实现现发方的理念，应用程序必须以"可观察性驱动的开发"来构建。通常的监控依赖于仪表盘和告警通知，以便在已知问题场景发生时将其逐级报告。
可观察性允许人们快速地对业务服务情况进行询问，以确定性能下降的根本原因，轮船数字孪生运维解决方案，即使这种情况从未发生过。可观察性一词起源于控制理论的数学，电力能源数字孪生运维解决方案，其中可观察性是衡量一个系统的内部状态在多大程度上可以从其外部输出的知识中推断出来。
数字化运维经济
数字经济颠覆也是极大丰富了传统生产力理论，我们正在重新审视定义生产者、生产对象、生产资料和生产关系之间的关系，而且由于数据要素的存在，形成对前者的乘数级激发效应。
原来做城市规划我们规划部门是缺乏数据支撑的，而今天可以通过城市数据模型对未来做出更为合理的布局，可以基于模型来分析判断未来城市的GDP增长，人口变化，产业分布，政策导向影响等。
我们在虚拟世界中发现数据的流转发挥的效率和价值远超传统的固有的模式。
数字化运维概念
智能运维（AIOps）的概念自 2016 年被 Gartner 提出以来，数字孪生运维解决方案，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，轨道交通数字孪生运维解决方案，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***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。
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