1、在围绕“监管控析”的运维平台有机躯体上,运维数据平台定位为大脑,承担生产环境所有数据和信息汇总、感知、决策、执行、反馈的作用。 2、从日志(splunk\日志易\elasticsearch)、性能(天旦BPC\dynatrace)、监控(zabbix\赞同\ominibus&优锘&优维)、配置(优维/优锘)、流程(servicenow)、应用运营几类运维数据出发,挖掘...
Gartner认为 DataOps 是“一种协作式数据管理实践，专注于改善整个组织内数据管理者和数据使用者之间数据流...
在数据库运维领域，我们的目标是将专家系统和 AI 原生技术相融合，帮助数据库运维工程师高效获取数据库知...
运维数据的规模和企业规模、业务形态和运维能力有很大的关系,根据信通院的《企业IT运维发展白皮书》中所述,企业规模越大、业务形态越复杂、运维能力越高的企业,运维所纳管的数据越多,运维数据变现的效果越好,相对应的,运维数据建设的层次越高,通常使用较为前沿的大数据和AI技术作载体来进行数据的价值交付。典型场景为...
01.从传统到智能，晋商银行的运维破局之战 随着金融行业数字化转型的深入，晋商银行在业务规模快速扩张的同时，面临着IT系统架构复杂化、运维数据激增，作为区域挑战龙头银行，其核心业务系统、理财产品平台、智能网关等应用系统规模庞大，基于传统应用架构构建的分散运维工具和人工处理模式已难以满足对系统稳定性、资源优化...
流程类数据:面向流程工单数据。 2、运维数据治理四大基石 在落地思路方面,广通优云基于服务国内100+头部企业客户的经验沉淀,重新总结提炼了运维数据治理建设全流程中遇到的各类挑战,提出了「治理体系」+「能力平台」两大抓手并重的运维数据治理实践方法论,具体可涵盖数据保障、数据标准、数据质量、数据支撑四大基石,通过数...
系统运维数据分析:从数据到决策 在现代企业中,系统运维(IT Operations)扮演了至关重要的角色。随着信息技术的快速发展,运维人员面临着越来越复杂的系统架构和不断增长的数据量。因此,系统运维数据分析变得尤为重要,它可以帮助组织及时发现并解决潜在问题,从而降低故障发生率,提高系统的可用性。
数据中心运维服务主要负责基础设施维护，包括高低压变配电系统、发电机组、不间断直流电源系统、不间断交流电源系统、机房空调系统及电力电缆、机房环境集中监控系统、防雷及接地系统、弱电系统、消防系统等。通过对设备的正确维护和保养，保障机房设备稳定、可靠、节能运行，确保通信设备的运行环境，延长设备的生命周期，降低...
CMDB系统能够自动化地收集、验证和更新配置项信息,减少了手动操作,降低了错误率,提高了运维效率。 优化资源配置: CMDB系统提供了丰富的配置项属性和关系数据,运维人员可以根据这些数据来分析资源使用情况,发现潜在的资源浪费和瓶颈,从而优化资源配置,提高资源利用率。
数据治理项目实施的完成不是终点，而是数据运维工作的起点。一、数据运维工作概述 总的来看，企业数据治理工作过程大致可以分为以下四个部分：第一步：统筹资源、评估规划，为数据治理项目的实施做好充分准备；第二步：根据企业实际情况构建数据治理工作体系，制定数据管理制度和流程，建立可靠的数据治理组织团队，确保数据...