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数字化运维经济

数字经济颠覆也是极大丰富了传统生产力理论，我们正在重新审视定义生产者、生产对象、生产资料和生产关系之间的关系，而且由于数据要素的存在，远程协同AR远程指导系统，形成对前者的乘数级激发效应。

原来做城市规划我们规划部门是缺乏数据支撑的，而今天可以通过城市数据模型对未来做出更为合理的布局，远程协同AR远程指导技术，可以基于模型来分析判断未来城市的GDP增长，人口变化，产业分布，政策导向影响等。

我们在虚拟世界中发现数据的流转发挥的效率和价值远超传统的固有的模式。

数字化运维概念

智能运维（AIOps）的概念自 2016 年被 Gartner 提出以来，AI 技术越来越多地被应用到运维领域。随着云计算、大数据、人工智能等技术的高速发展和普及，AIOps这个名词的出现频率不断提升，大有不AIOps 就要落伍的感觉。

但是，真正想把 AIOps 的理念落实到运维体系中，产生实际有效的效果，并不是轻而易举的事。理想很丰满，现实很骨感。

究其原因，很大程度上源于一个AI 领域中普遍存在的误区，那就是对各种机器学习、深度学习的算法、模型过于期待和，远程协同AR远程指导，而忽略或低估了数据准备和数据质量的重要性。

从传统运维向数字化运维转型

IT运维诞生于早的信息化时代。在信息化时代，企业的信息化系统，远程协同AR远程指导服务，主要为了满足企业内部管理的需求。通常是集中、可控和固化的烟囱式架构。

传统IT运维，以人力运维为主，在单点式和烟囱式的架构中，的确起到了非常重要的作用。

我们知道，传统运维模式关注的是单台IT设备的故障率或单套应用系统的可用性，系统与系统之间，设备与设备之间，是彼此孤立的。

所以当业务系统发生故障时，首先由各个运维岗位对各自负责的设备、应用组件、系统进行自检。期间还会召集硬件设备提供商、软件系统开发商、集成商等众多服务商进行“会诊”，整个流程拖沓而漫长。