数字化运维的作用

利用新一代信息技术，实现企业内部各部门的连接、企业与用户的连接、企业与上下游供应商的连接，乃至未来企业与整个社会的连接。

具体到财务数字化领域，航空航天运维数字化，就要将财务流程与业务流程和管理流程完全连接起来，实现全流程的“互联网化”，并基于互联网打通内外，连接内外，重构财务流程，并使后端财务和前端交易能够在线同步进行。

数字化的基础是数据。要实现财务数字化就要打通、全过程、全领域的数据实时流动与共享，航空航天运维数字化平台，并实现信息技术与财务管理的真正融合。

数字化运维的数据源包括？

日志：包括网络日志、系统日志、应用程序日志等信息，航空航天运维数字化服务，主要属于K-V 结构的半结构化文本信息，可以用列簇式数据模型管理。

监控指标：包括系统指标、应用指标、业务指标等不同类型，主要属于时序性数据，可以通过时序型数据模型管理。

拓扑和跟踪：包括软硬件系统的物理、逻辑关系，应用程序的调用关系和数据流向关系等，属于复杂网络上的关系信息，可以通过图数据模型管理。

配置信息：包括存储的软件配置、用户信息、参数状态等信息，属于 K-V键值对或者可嵌套的键值文档类数据，可以通过结构化文档数据模型管理。

数据库数据：系统的事务处理或分析型数据仓库中存储的各种信息，一般通过关系型数据表进行存储，也可以用于关联查询。

其他信息：如API 数据、客户关系数据、ITSM 流程数据、社交媒体数据等多来源的异构数据，需要具体分析和处理。

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，航空航天运维数字化解决方案，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，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。

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