智能化、自动化运维保障企业数字化转型

传统的企业的数字化转型，过去以我为主，现在我们以客户为主，而且随着现在新的技术，云、大、物、智、5G、区块链各种各样的技术引入中，怎么迎接这种变革？

最大的变化是企业价值模式的变化，企业价值模式从内驱向变成外驱向，从企业自身需求变成外部客户需求。

在新模式下，对企业提出新的运维业务，智能业务需要智能运维保障，我们的后台是否能支撑这种变革，这种支撑不仅是技术上的存储，技术的引入、包括自身人员能力的不足、组织结构的不足，整个流程的不足，首要是用户体验，不管做任何技术变革、业务变革，首要条件是满足企业用户需求，要提供更好、更优质的用户体验给到客户。

我们需要牢记使命，我们的初衷是什么？

一、提供最好的用户服务和保证用户体验。

二、保证用户价值。

三、多云业务的保障。

四、数据分析的复杂，多工具的融合。

数字化转型的重要点在什么地方？

过去随着企业信息化建设，都是做信息的收集。我们有大量数据收上来了，怎么把数据的变现，这是很多企业在数字化转动过程中要思考的问题。要把海量数据进行管理，由于业务的复杂性，由于系统复杂性，由于数据多样性，海量数据靠人是无法做分析的，必须通过一些自动化手段做数据分析，帮助我们找到所收集上来所有数据的价值，从而把这个价值变成企业价值，从而保证企业数字化转型的成功。

我们的数据量非常大，有大量数据需要收集、做管理，在传统的管理手段中，我们看到业界大多数企业的做法是做数据采量的，所有的数据通过5分钟采一次，25分钟采一次，通过采量数据评判数据好坏，由于业务复杂性，可能有一些数据无法采用到，无法把所有数据真正监测起来，这样就发现当用户出问题后，无法找到用户的问题点，找不到问题点，就没有解决方案，没法改善用户体验，所以在这个基础上，我们要实现全量数据采集，把所有交易数据、用户数据、架构数据采集上来，然后再做相应数据分析，从而保障分析准确性、完整性。

通过智能手段，利用现在机器学习技术，把相关数据做数据收集和分析，它带来的变化有两点：

一是数据源的收集，把多数据源数据做综合的数据分析和呈现，提供企业在信息化转型过程中所需要收集的有价值的数据，或者我们企业价值数据做分析，提升企业的营收或者降本增效。

二是通过智能化分析，把监控系统和我们的自动化对接。IT综合运营管理平台（ITOM）包含运维监控系统(IM)、用户体验 (UE)、IT管理平台(ITOA)、IT系统后评价平台(PPE)四大系统。通过新的技术快捷找到系统具体的根源问题，再由根源问题触发自动化，这样才能更好达到我的效果。通过根源分析后做数据处理，然后跟自动化、ITSM做对接，实现自动化的告警，帮助用户解决运维问题，提高运维效率，提升服务质量，降低运维成本。

针对业务运维，从用户维度来说，一是使用体验维度，二是使用性能维度，体验维度+性能维度，才能对用户有一个综合的用户体验考量，或者用户体验的保障。随着这些数据的收集，我们已经实现了第一步，所有信息的收集，所有在数据化转型中，不管传统架构中、云架构中，不管新应用、老应用，所有数据收集已经满足了，收集上来后，就是做AI中台，通过机器学习技术、通过AI技术，帮我把这些数据进行深层次分析，通过海量数据分析后，把真正需要关注的数据拿出来，把关键数据和业务、成本、营收挂钩，提供更好的支撑，然后再跟自动化平台打通，再提供数字化看板，让领导看得到、CIO看得到，底层业务人员看得到，让我们所有人看到自己想看的信息，这是数字化转型中，需要实现的智能运维架构。

所有数字化转型，最终是要展示给客户的，企业数字化转型不是一个IT部门的事情，是整个企业的事情。用智能化运维让每一个部门、每一个领导都看到价值，所以这就是数字化展示很重要的效果。通过对数据进行整合剖析，简化了中心数据，提供了多方向信息显示、数据分析和监测、监测和预警功能，以便于用户的统一管理，帮助用户分析数据，发现和诊断业务问题，帮助企业提高决策和工作效率。

作为一家IT综合解决方案服务供应商,合行业优质产品、自身服务经验与行业最佳实践,构建IT服务生态,在坚持科技创新打造自主品牌的同时，积极推进数字智能化改造，为客户提供具备专业属性的IT产品和售后服务,从多个维度助力产业数字化创新与转型。