什么是數字化運維?

將企業生產經營的所有工作轉化為數字提供給相關人員準確的表達，評估和預測的過程。數字化轉型不再是模塊化、單點式的能力補足，而是以集團全局管控為視角，在云數智一體化框架下構建數字化能力，促進全產業、全價值鏈協同發展。

數字化就是利用數字技術把現實的繽紛世界在計算機虛擬世界中進行全息重建。落實到企業運營管理上，企業數字化就是將企業現實運營的全過程、在計算機世界中進行模擬，將數據反饋到現實世界，用以指導未來的決策和行為并推動業務增長。

數字化運維發展路徑

集團不僅要給分子公司和責任，還要強調賦能。從強調管理體系的完整性到突出問題導向思維，從整體規劃到迭代試錯，從廠商主導賣產品到客戶主導做服務。

毋庸諱言，如此巨大的變革給企業帶來的和的沖擊。企業數字化轉型從推倒內外部“圍墻”開始，改變經營模式，構建產業生態，到重新規劃戰略、愿景、價值等這些更聚焦的主題，再上升到“一切業務數字化，一切數字業務化”的整合規劃。

所有企業大約都要經過這三個階段的循序漸進，選擇合適的推進路徑，才能實現整體數字化轉型的終目標。

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。

數字化運維工作現狀介紹

1.運維工作既與需要運維的平臺采用的技術息息相關，也與運維工具的發展息息相關，還與運維服務的用戶相關。

2.運維對象從早期煙囪式的技術架構發展到以x86為主的架構，再到現在大量采用的微服務、云原生的架構，以及大數據、機器學習技術平臺，運維對象發生了劇烈的變化。

3.運維工具從早期的基礎設施監控，發展到日志監控，再到現在的應用性能監控（APM），可觀察性監控。

4.運維面向的用戶也從早期的以企業內部用戶為主，發展到了以企業提供線上服務的用戶為主。