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,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,XR数字化运维平台,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。
数字化运维的基础目标
数据生产力意味着知识创造者的快速崛起,智能工具的广泛普及,数据要素成为要素。人类认识改造自然的方法,汽车XR数字化运维平台,实现了从实验验证到模拟择优,经济发展从规模经济到范围经济,就业模式从八小时制到自由连接体,企业性质从技术密集到数据密集,组织形态从公司制到“数字经济体”,消费者主权崛起,人类实现了数亿人跨时空的协作。
然而释放数据生产力是有前提条件和必要基础的。
通过平台实现数据融合,通过治理实现数据可管可用,远程协同XR数字化运维平台,通过算法结合业务场景实现业务价值。
这三者共同组成了企业数据运用的能力框架。所以,很明显的,就好比“木桶理论”,企业数据运用能力的高低不取决于某一项的特长,而是三块木板的短板。
所以通过治理构建完备的数据平台,通过平台(中台)重塑数据价值链和数据供给机制,通过算法支撑业务分析和业务创新创造价值,就是企业数字化转型的基础目标。
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