數字化運維解決困難

運維如何走向IT運營，除了業務連續性保障和IT服務質量提升外，IT運維如何面向業務價值，如何提升企業的整體IT敏捷和客戶體驗，在企業競爭中至關重要，工具煙囪林立，企業不缺運維系統，而缺的是如何滿足變化的運維管理場景和訴求，因而架構上的煙囪化、管理上的割裂化，都無法支撐運維體系進一步深化。

數字化運維解決困難

企業對信息化安全要求也越來越高，基線、補丁、安全編排與響應等建設缺乏，尤其是缺乏基于數據、流程、自動化的能力，難以實現整體信息安全提升，過往運維操作低效、容易出錯、難以標準化的問題越來越明顯。

同時由于運維技術棧復雜度更高，已經難以通過人力運維來滿足規模化、異構化的運維，企業 IT也隨之不斷發展，并且業務趨向互聯網化、規?；\維對象數量快速增長。

運維對象類型不斷增加，以往以硬件、系統、虛擬化、資源為中心的運維對象，發展為以軟件定義、微服務、容器、應用維度為中心的運維模式。

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。