亚洲熟女精品中文字幕,18禁止观看强奷在线看,久久天堂AV综合合色蜜桃网

無數(shù)據(jù)，不AI。
而沒有統(tǒng)一完整的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資源平臺管理，AIOps也無從談起。
基礎(chǔ)運維數(shù)據(jù)資源平臺是AIOps的數(shù)據(jù)基石，也是未來支撐企業(yè)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的兩大數(shù)據(jù)平臺之一。
構(gòu)建數(shù)據(jù)平臺需要數(shù)據(jù)治理工作的保駕護航。然而在運維數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域開展數(shù)據(jù)治理工作尚屬空白，缺乏理論體系支撐和值得借鑒的成功經(jīng)驗。
本書在分析運維數(shù)據(jù)治理與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理的差異化特點基礎(chǔ)上，對于數(shù)據(jù)治理的DAMA理論體系在運維數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了在廣義元數(shù)據(jù)管理、廣義數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、廣義數(shù)據(jù)模型等理論突破，創(chuàng)造性的提出運維數(shù)據(jù)模型建設(shè)，為運維數(shù)據(jù)治理構(gòu)建了體系化理論并提供了具有方法論支撐的完整藍圖。
同時，就運維數(shù)據(jù)平臺建設(shè)本書也分享了基于數(shù)據(jù)模型實體庫的概要設(shè)計，以數(shù)據(jù)湖為基礎(chǔ)，包含運維數(shù)據(jù)中臺建設(shè)的架構(gòu)規(guī)劃。
本書還在工業(yè)運維領(lǐng)域略作延展，分析工業(yè)運維數(shù)據(jù)模型的差異化特點，就包括數(shù)字孿生、時空數(shù)據(jù)等關(guān)鍵工業(yè)技術(shù)為核心的物理融合技術(shù)做了介紹，提出了開展智能工業(yè)運維的必要內(nèi)容。

中國著名的科幻小說《三體》中有一個來自理工男作者極為天才大膽且具有顛覆性的設(shè)想，叫做：降維攻擊。
我們可以學(xué)習(xí)這種思維的方式來對今天的運維成本中心予以升維定位。我們認(rèn)為，未來的運維中心將會成為企業(yè)的基礎(chǔ)資源管理中心、基礎(chǔ)能力中心和基礎(chǔ)創(chuàng)新中心。
之所以有這樣的定位，是因為未來企業(yè)的所有數(shù)據(jù)資源將集中在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)平臺和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺兩大核心平臺之上，企業(yè)所有的能力，所有的創(chuàng)新，都需要這兩大平臺的支撐。而這樣的升維定位也為企業(yè)運維數(shù)據(jù)資產(chǎn)化和運維數(shù)字化轉(zhuǎn)型明確了方向。
有了這樣的定位，讀者就會明白未來的AIOps一定是平臺化的，是具有科學(xué)方法論的，也是在全局基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資源統(tǒng)一管理基礎(chǔ)上的創(chuàng)新和發(fā)展。這其實與近期提出的Dataops概念異曲同工。同時，讀者也就一定理解本書所定義的AIOps與目前業(yè)界各運維工具類廠商的根本不同。工具類的運維軟件廠商就某些業(yè)務(wù)場景開展數(shù)據(jù)分析其實是算法運維(Algorithmic IT Operations)的范疇，AIOps應(yīng)該具有體系化的理論依據(jù)與平臺化的整體構(gòu)思。
只有平臺才能發(fā)揮數(shù)據(jù)整合的威力與能量，而數(shù)據(jù)的整合當(dāng)然需要治理先行。在傳統(tǒng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)平臺領(lǐng)域有太多由于沒有開展數(shù)據(jù)治理造成種種問題的前車之鑒值得運維數(shù)據(jù)平臺建設(shè)予以借鑒。
然而在構(gòu)思運維數(shù)據(jù)治理體系的時候我們也曾經(jīng)有很多困惑。傳統(tǒng)比較成熟的數(shù)據(jù)治理的方法或最佳實踐在運維領(lǐng)域很難得以照搬套用，比如運維數(shù)據(jù)領(lǐng)域就無法直接從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫中獲取全量元數(shù)據(jù)，似乎在套用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)治理理論時總是有很多不同之處。一直到我們提出了廣義元數(shù)據(jù)管理、廣義數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和廣義數(shù)據(jù)模型后這些問題才迎刃而解，并由此順藤摸瓜般總結(jié)出運維數(shù)據(jù)治理的差異化需求和特點。這是我寫這本書的過程中最大的收獲。由此我們提出了業(yè)界第一版的運維概念模型，也分析出數(shù)據(jù)湖技術(shù)更為符合運維數(shù)據(jù)平臺的特點和需求。
本書力求通過創(chuàng)新的思考幫助用戶厘清思路，發(fā)現(xiàn)問題，確立方向，找到那條數(shù)字化轉(zhuǎn)型可行的路。在書中我們有三大預(yù)言，希望與讀者一起去見證未來。
本書最后一章對于工業(yè)運維略作延展，因為今天正在火熱的智能制造、工業(yè)4.0同樣需要智能工業(yè)運維的保駕護航。工業(yè)運維與IT運維同樣具有極大的差異化，所以書中對包括數(shù)字孿生技術(shù)和時空數(shù)據(jù)技術(shù)在內(nèi)的物理融合模型（CPS）做了介紹和說明。我們認(rèn)為工業(yè)運維不是簡單的搭建了一個云平臺，通過數(shù)據(jù)接口接通了很多生產(chǎn)線的實時物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，然后開展了若干統(tǒng)計與可視化，就可以稱為工業(yè)運維。智慧的工業(yè)運維同樣需要在數(shù)據(jù)融合的基礎(chǔ)上通過治理實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源體系化的梳理，然后結(jié)合實際環(huán)境結(jié)合具體業(yè)務(wù)場景和業(yè)務(wù)需求開展AI分析并支撐快速決策。
我們認(rèn)為工業(yè)運維可以借鑒AIOps的理論與方法，結(jié)合工業(yè)運維需求予以分析和開展。今天由IT（信息技術(shù)）、CT（通信技術(shù)）和OT（運營技術(shù)）的融合已經(jīng)沒有技術(shù)障礙，這為在工業(yè)運維領(lǐng)域通過AI技術(shù)實現(xiàn)自動化智能化奠定了堅實的技術(shù)基礎(chǔ)。我們相信，未來的智能工業(yè)運維一定將是蓬勃的發(fā)展前景。
最后，感謝在本書的完成過程中給予我指導(dǎo)和建議的所有的朋友和老師，感謝大家的支持，本書的成果離不開你們的幫助，這里一并致謝！由于是全新領(lǐng)域的構(gòu)思，相信書中一定有很多紕漏瑕疵之處，我希望得到業(yè)界同仁的批評指正，與大家共同創(chuàng)新，共同探討運維發(fā)展之路！

湯濱
2019年夏北京

你還可能感興趣

我要評論