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数字化运维解决困难

运维如何走向IT运营，除了业务连续性保障和IT服务质量提升外，IT运维如何面向业务价值，如何提升企业的整体IT敏捷和客户体验，在企业竞争中至关重要，工具烟囱林立，企业不缺运维系统，而缺的是如何满足变化的运维管理场景和诉求，因而架构上的烟囱化、管理上的割裂化，都无法支撑运维体系进一步深化。

数字化运维解决困难

企业对信息化安全要求也越来越高，基线、补丁、安全编排与响应等建设缺乏，尤其是缺乏基于数据、流程、自动化的能力，难以实现整体信息安全提升，过往运维操作低效、容易出错、难以标准化的问题越来越明显。

同时由于运维技术栈复杂度更高，已经难以通过人力运维来满足规模化、异构化的运维，企业 IT也随之不断发展，并且业务趋向互联网化、规模化，运维对象数量快速增长。

运维对象类型不断增加，以往以硬件、系统、虚拟化、资源为中心的运维对象，发展为以软件定义、微服务、容器、应用维度为中心的运维模式。

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。