數字化運維虛擬培訓

隨著虛擬現實技術的發展，虛擬培訓逐漸成為關鍵技術培訓的重要手段之一，主要因其具有訓練中無人員與應急設備損險、可反復演練及科學分析評分、對具有安全隱患場景真實模擬的沉浸式感官體驗等特點，已經在國內外的教育實訓、工程機械、演練、信息管理、設計展示等領域得到廣泛應用。

只接受理論知識后立即實操，有人員設備損險。

數字化運維的發展

數字技術的快速發展和普及應用正在影響政治、經濟、社會等各個層面的轉型發展，激發了大量的應用場景需求，反過來又帶來相應的合規性和規范性限制。

企業的商業模式越來越以客戶為導向，基于供應鏈、價值鏈的運營機制和基于大數據、智能化的決策方式，企業的管理主題、管理方法和管理工具都在發生劇烈變化。

與傳統信息化聚焦于提升管理效率不同，數字化轉型更是一場從內到外的變革：從服務于具體業務到服務于商業模式的變化，從強調面向職能到強調面向場景，從突出功能強大到突出引擎構建能力，從突出技術性能到突出用戶體驗，從強調流程貫通到強調數據整合。

數字化運維怎樣賦能？

數據當然需要通過分析才能發揮價值。今天人工智能異常，好像是良藥一般。其實，數據挖掘、機器學習和人工智能這三個概念，是有密切聯系也有具體區別的。

數據挖掘是從一整套方法路線來講的，指通過數據庫、統計學、機器學習算法等技術，在數據中通過探索和建模的方法，發現未知并且有價值的規則和模式的一種技術，也指使用上述技術進行的建模過程。

數據挖掘有自有的閉環方作為佳實踐，需要經過業務理解-數據理解-數據準備-數據建模-模型優化與驗證-部署上線的完整過程。

數字化運維面臨的問題

由于運維對象、運維工具、運維需求的快速變化，導致金融機構有少則幾套監控工具，多則數十套監控工具，而這些監控工具通常是在不同時期建設的，所以他們之間往往數據沒有打通，技術棧也有較大的區別，形成了一座座運維數據的孤島。

運維人員日常需要在眾多的監控工具之間切換來切換去，導致故障的發現困難，故障的定位耗時耗力，故障的解決重復勞動，無法形成有效的知識積累。

并且以前基于固定閾值的告警規則無法滿足海量監控指標的設置和管理，需要將人工智能技術與運維工作結合到一起。隨著智能運維（AIOps）的快速發展，機器學習的算法、模型等對運維數據的規范化提出了更高的要求。