數(shù)字化運維背景

越來越多復雜的機器進入到工作場所，設備維護和故障排除時長發(fā)生，工作場所的工人明明有操作能力，但身邊卻沒有那么多來指導，這樣的問題時有發(fā)生。如果在外地甚至國外這樣的問題將更加嚴重，不僅等待周期較長，業(yè)務損失較大還要額外付出高昂的差旅費用，既費時又增加了業(yè)務成本。利用AR與遠程通訊技術結合的AR遠程指導解決方案，專門為滿足以上需求設計，可以大大提高技術指導效率，縮短指導周期，節(jié)約業(yè)務成本。

數(shù)字化運維發(fā)展路徑

集團不僅要給分子公司和責任，還要強調賦能。從強調管理體系的完整性到突出問題導向思維，從整體規(guī)劃到迭代試錯，從廠商主導賣產品到客戶主導做服務。

毋庸諱言，如此巨大的變革給企業(yè)帶來的和的沖擊。企業(yè)數(shù)字化轉型從推倒內外部“圍墻”開始，改變經(jīng)營模式，構建產業(yè)生態(tài)，到重新規(guī)劃戰(zhàn)略、愿景、價值等這些更聚焦的主題，再上升到“一切業(yè)務數(shù)字化，一切數(shù)字業(yè)務化”的整合規(guī)劃。

所有企業(yè)大約都要經(jīng)過這三個階段的循序漸進，選擇合適的推進路徑，才能實現(xiàn)整體數(shù)字化轉型的終目標。

數(shù)字化運維概念

智能運維（AIOps）的概念自 2016 年被 Gartner 提出以來，AI 技術越來越多地被應用到運維領域。隨著云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術的高速發(fā)展和普及，AIOps這個名詞的出現(xiàn)頻率不斷提升，大有不AIOps 就要落伍的感覺。

但是，真正想把 AIOps 的先進理念落實到運維體系中，產生實際有效的效果，并不是輕而易舉的事。理想很豐滿，現(xiàn)實很骨感。

究其原因，很大程度上源于一個AI 領域中普遍存在的誤區(qū)，那就是對各種機器學習、深度學習的算法、模型過于期待和，而忽略或低估了數(shù)據(jù)準備和數(shù)據(jù)質量的重要性。