數字化運維功能

1.設備運行監測：實時監測設備生產運行狀態數據，查看歷史曲線，調取監控視頻，快速獲取設備工程信息與隨機資料，綜合分析設備運行狀態和運行參數趨勢，確保設備安全運行；

2.風險管控：在三維場景清晰直觀地查看火災、人員損傷等危險源的空間分布，查詢危險源屬性、產生風險的性質和級別，便捷地對危險源進行管理，制訂風險區域巡檢規劃及視頻等監控部署；

數字化運維經濟

數字經濟顛覆也是極大豐富了傳統生產力理論，我們正在重新審視定義生產者、生產對象、生產資料和生產關系之間的關系，而且由于數據要素的存在，形成對前者的乘數級激發效應。

原來做城市規劃我們規劃部門是缺乏數據支撐的，而今天可以通過城市數據模型對未來做出更為合理的布局，可以基于模型來分析判斷未來城市的GDP增長，人口變化，產業分布，政策導向影響等。

我們在虛擬世界中發現數據的流轉發揮的效率和價值遠超傳統的固有的模式。

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。