数字化运维功能

      统一的采控管道，适配所有运维场景及多云区域管理场景，并适配包括异构环境、云原生、信创要求等各类架构，基于互联网海量实践经验，轮船VR数字化运维解决方案，帮助企业构建坚实，运维PaaS底座，并助力企业组织提升和自主可控，运维人员以及运维模式需要进一步升级，从传统被动支撑响应人员，转型业务支撑和业务辅助人员，轮船VR数字化运维，基于运维场景设计，轮船VR数字化运维系统，进一步提供运维效率、质量和安全。

数字化运维企业内部的'数据生态'有待建立

现阶段企业内部仍存在多个异构的、运行在不同软硬件平台上的信息系统同时运作，这些系统的数据源相对独立、封闭，尚未实现系统间的交流、共享和融合，轮船VR数字化运维平台，各部门间存在明显的信息不对称问题，企业内部的'数据生态'尚未成型。

在数据价值遂步提升的过程中，其重要性将不仅仅体现在数据的量上，更体现在数据间的联动作用和企业内部数据模型的建立。

如何建立数据间的运行模式，打造围绕企业全生命周期的数据框架、数据渠道、数据利用体系，形成企业内部的'数据生态'，成为众多企业更为关注的问题。

数字化运维怎样赋能？

数据当然需要通过分析才能发挥价值。今天人工智能异常，好像是良药一般。其实，数据挖掘、机器学习和人工智能这三个概念，是有密切联系也有具体区别的。

数据挖掘是从一整套方法路线来讲的，指通过数据库、统计学、机器学习算法等技术，在数据中通过探索和建模的方法，发现未知并且有价值的规则和模式的一种技术，也指使用上述技术进行的建模过程。

数据挖掘有自有的闭环方作为佳实践，需要经过业务理解-数据理解-数据准备-数据建模-模型优化与验证-部署上线的完整过程。

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