數字化運維的發展

數字技術的快速發展和普及應用正在影響政治、經濟、社會等各個層面的轉型發展，激發了大量的應用場景需求，反過來又帶來相應的合規性和規范性限制。

企業的商業模式越來越以客戶為導向，基于供應鏈、價值鏈的運營機制和基于大數據、智能化的決策方式，企業的管理主題、管理方法和管理工具都在發生劇烈變化。

與傳統信息化聚焦于提升管理效率不同，數字化轉型更是一場從內到外的變革：從服務于具體業務到服務于商業模式的變化，從強調面向職能到強調面向場景，從突出功能強大到突出引擎構建能力，從突出技術性能到突出用戶體驗，從強調流程貫通到強調數據整合。

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。

數字化運維

主要研究數字化技術在建筑工程運營維護階段的應用。從數字化運維的概念和范疇開始，介紹數字化運維的技術和主要內容，從設施管理及維護、空間管理、能源與環境管理，以及安防、消防與應急管理多個方面，進行詳細闡述和分析。

實現運維及運營數據治理，通過強大的異構化數據接入能力、低門檻的數據開發過程、體系化的數據治理方法、主題化的數據集市，實現多類數據應用場景。

可快速構建用戶體驗、應用優化容量分析、故障管理、運營輔助等領域相關的應用和場景并可持續延展和建設，企業業務通過數字化中轉型滿足業務前端不斷變化和創新的業務場景的同時，也必然要求作為支撐的基礎設施更為靈活彈性多變，這就直接對以穩定運行為任務的運維管理提出了挑戰。

并且，在業務增長出現下滑實現利潤目標日趨艱難的現狀下，傳統意義上作為成本單位的運維管理支出越來越占據企業經營成本的顯著位置，企業領導也開始要求科技部門或運維團隊降低成本創造效益創造價值。