数字化运维解决困难
企业对信息化安全要求也越来越高，基线、补丁、安全编排与响应等建设缺乏，轮船数字孪生运维解决方案，尤其是缺乏基于数据、流程、自动化的能力，难以实现整体信息安全提升，过往运维操作低效、容易出错、难以标准化的问题越来越明显。
同时由于运维技术栈复杂度更高，已经难以通过人力运维来满足规模化、异构化的运维，企业 IT也随之不断发展，并且业务趋向互联网化、规模化，运维对象数量快速增长。
运维对象类型不断增加，以往以硬件、系统、虚拟化、资源为中心的运维对象，发展为以软件定义、微服务、容器、应用维度为中心的运维模式。
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，轮船数字孪生运维平台，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，轮船数字孪生运维，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。
数字化运维公有云的资源弹性伸缩问题
云端资源的可伸缩性可以较大程度的调节企业业务波动带来的资源损耗问题，轮船数字孪生运维方案，节约企业运维成本。目前，公有云上已经可以实现计算、存储、通信等资源的弹性伸缩，但必须通过订单，否则无法实现以动态形式按需实时调整实时计费。基于此，推动公有云的资源弹性伸缩由指令式（订单）向实时自动化动态化形式升级，将成为众多云服务商研究探索的方向。
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