业务发展带来新的IT运维挑战

当传统业务遇到互联网+和数位转型时，必然是会给IT带来巨大的挑战，比如：复杂的架构，繁杂的工作，严格的流程，纷繁的系统，众多的管理团队和离散的操作等等因素都是对IT的挑战，而且如果处理不好就会带来严重的后果，耗时耗力，团队之间、系统之间没有流程控制，这样就会导致应用崩溃。这一切给IT系统带来的压力让很多CTO/CIO都在寻找各种解决方案，而其目标只有一个快速满足业务需求并且确保业务稳定运行，确保用户的满意度。

我们的着眼点必然也是重新思考互联网时代的运维方式。实现高效并在投资回报上带来收益。高效的IT运维必然希望更少的人力介入，更高的自动化能力，以及更为智能的决策判断。高效网络运维管理平台就可以将IT运维从一个成本中心转变为业务发展的重要支撑平台，通过数据化、自动化来节省业务运营成本，从而提升企业的核心竞争力。

数据化运维就是采集用户IT系统运行的各个层面数据，借助于大数据分析、机器学习、神经网络等技术，从而为IT运维提供决策判断和前瞻预判，以提升IT运维的自动化能力。

要实现运维转型，须从思想上统一认识，认可运维工作的重要性；然后制定并及时维护相关规章制度和操作流程，规范运维操作人员行为，降低操作风险；最后才是最近提得比较多的，利用技术手段建设集中整合运维平台，实现运行、监控、变更、应急等流程一体化、自动化、智能化，达到智慧运营的目的。

2、监控数据不仅帮助了解资源使用情况及交易性能，更可以在应用诊断时提供必要的分析数据，从而给研发团队快速提供问题定位；

3、数据分析不仅帮助了解中间件和应用发生的错误信息，更可以通过文本分析来给出复合错误的排名和统计。

所以，数据化运维的实质是挖掘管理数据中隐涵的有助于提升 IT 管理服务能力的信息，从而为IT运维提供更为全面的支撑。

运维数据管理

网强基于平台化管理方式，建立智能化敏捷运维管理体系，提供运维数据管理的解决方案。

建立从机房视角、网络环境视角、管理视角等可视化展现1T设备之间的联系，对1T资产进行全生命周期的管理。

内置机器学习算法以及大数据技术，自动发现系统的各类异常，为网络运维管理系统提供完善的统计和分析报表，提供给决策分析重要的数据，掌握当前异常及历史情况，分析设备故障趋势，做到事前预警，事中快速处理，事后分析复盘。

打通各系统告警数据孤岛，集中平台化统一监管告警事件，及时通知责任人，实现无人值守的网络运维管理，海量数据分析实现快速故障定位。

统一数据采集、数据生产、数据共享、数据交互、数据治理、数据安全，提供多元化采集框架，快速扩展实现自定义数据源的接入。

数据化运维的特征就是运维数据的整合、收敛、规则处理、自动化分析，借用大数据技术、机器学习等新技术更快、更全面、更准确地对运维数据进行分析和挖据。搭建统一运维管理技术平台，实现数据中心全生命周期管理，形成统一的对外服务水平，达到科技赋能业务发展的最终目标。