火车数字孪生运维方案-北京和远-火车数字孪生运维

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，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，火车数字孪生运维方案，而忽略或低估了数据准备和数据质量的重要性。

数字化运维纵向赋能

我们的业务通过数据反映运行的状态和质量，也可以为业务创新带来指引。某公用事业集团在没有实现财务一体化和数据大集中前各下属单位各自为政，各业务线负责人各立山头。实现统一财务数据汇集后所有隐藏的小金库立即暴露出来，直接从各项财务指标中发现问题，例如近似的覆盖人口和面积的前提下，某区域实体的运营成本是对标单位的两倍以上，这当然就存在着优化管理的空间。并且，火车数字孪生运维方案，在实现了科学的资金管控下形成了有效的资金池管理，火车数字孪生运维方案，资金效率得以极大提升。集团财务可以准确预知未来几天甚至几周内的资金需求，利用时间差发展第三产业，地产板块、文化旅游板块由此诞生，多元化业务体系为集团带来新的业务活力。

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，火车数字孪生运维，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。