汽车XR数字化运维平台-汽车XR数字化运维-和远(查看)

数字化运维面临的问题

由于运维对象、运维工具、运维需求的快速变化，导致金融机构有少则几套监控工具，多则数十套监控工具，而这些监控工具通常是在不同时期建设的，所以他们之间往往数据没有打通，技术栈也有较大的区别，形成了一座座运维数据的孤岛。

运维人员日常需要在众多的监控工具之间切换来切换去，导致故障的发现困难，故障的定位耗时耗力，故障的解决重复劳动，汽车XR数字化运维系统，无法形成有效的知识积累。

并且以前基于固定阈值的告警规则无法满足海量监控指标的设置和管理，需要将人工智能技术与运维工作结合到一起。随着智能运维（AIOps）的快速发展，机器学习的算法、模型等对运维数据的规范化提出了更高的要求。

数字化运维解决方案

如何走向自动与智能，迈向自动化运维、数据化运维、智能化运维（AIOps）是IT运维必然的趋势，汽车XR数字化运维，而如何规划、如何落地，都成为企业现在屡屡困扰的地方数字化时代，新的IT架构和模式的发展，出现远超以往的IT复杂度，传统工具难以满足多云、敏捷、自动、智能的运维管理诉求。

基于IT运维价值和平台化架构治理视角出发，引流企业IT运维“两个并存、两个发展”：运维形态需要稳定与敏捷并存，运维价值的业务连续性与运营辅助并存，运维系统从烟囱转向平台，汽车XR数字化运维技术，组织则从被动转向技术运营，终实现企业IT运维体系从烟囱到平台、功能孤岛到融合协同，以及持续改进和主动运营。

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，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，汽车XR数字化运维平台，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。