远程协同元宇宙数字化运维-北京和远公司

数字化运维解决方案

具备统一的跨系统运维任务编排调度功能，通过可视化的图形界面，及成熟稳定的任务调度引擎，实现跨系统、跨平台、跨技术组件的复杂运维任务编排。

能够快速生成自动化运维场景，实现运维场景的自生长，持续覆盖各个场景的运维工作，具备统一的跨系统运维任务编排调度功能，通过可视化的图形界面，及成熟稳定的任务调度引擎。

实现跨系统、跨平台、跨技术组件，的复杂运维任务编排，能够快速生成自动化运维场景，实现运维场景的自生长，持续覆盖各个场景的运维工作。

数字化运维功能

从IT运维整体架构，到运维管理模式、方法，结合多个行业头部，的实践帮助企业构建包括***、流程和整体架构的，远程协同元宇宙数字化运维，体系化转型与提升，并提供整体运维生态服务，体系化推进AIOps建设，远程协同元宇宙数字化运维解决方案，基于运维数据治理方法，开放式AIOps算法平台，以及自动化手段，实现数据、算法、执行的整体运维闭环。

以配置为中心、监控告警为抓手、流程为导向、自动化为手段，门户与可视化为入口，构建企业一体化和自动化运维体系，远程协同元宇宙数字化运维方案，并逐步演进至数据化与智能化。

数字化运维-数据增强

数据汇聚：首先我们需要把摄入的数据能够汇集到统一的位置，保证能够通过统一的方式能够在需要时访问到。

这个过程中的一个重要方法是通过建立运维数据命名空间的标签体系，能够对集成的数据进行标注。

另外数据平台提供了单元化的数据存取模块，实现了对底层集成的静态历史数据和动态实时流式数据多模存储复杂性的隔离，为后续的数据处理单元扫清障碍。

数据过滤：大部分的 AI 算法及数据仓库的构建都要求对输入的数据进行过滤。如数据仓库的 ETL 过程中的数据清洗、转换，AI 场景下特征工程中的大部分的工作都涉及到数据过滤的内容。

数据过滤可以在数据汇聚之前进行，也可以在数据汇聚之后进行，甚至在数据汇聚的过程同时进行过滤操作。但是一般来说，在完成数据汇聚之后执行数据过滤操作往往更有意义。