数字化运维怎样实现数据赋能？
平台、数据、算法三大板块共同组成发力才能实现数据赋能。平台实现数据融合，但一定不是简单的汇集，数据湖没有治理将成为数据沼泽。
比如我们单位要实现智慧城市的一卡通，对于每一个人，视角是安全管理，数字孪生运维，视角是民生范畴，视角是健康水平，所以这样的数据在融合时必然需要通过业务语义转换实现统一视角。
由此可以看到，数据治理对于数据赋能就是刚需。通过治理可以实现数据业务理解的准确，汽车数字孪生运维技术，数据质量的保障和数据探索的便捷。
数字化运维公有云的资源弹性伸缩问题
云端资源的可伸缩性可以较大程度的调节企业业务波动带来的资源损耗问题，节约企业运维成本。目前，公有云上已经可以实现计算、存储、通信等资源的弹性伸缩，汽车数字孪生运维平台，但必须通过订单，否则无法实现以动态形式按需实时调整实时计费。基于此，推动公有云的资源弹性伸缩由指令式（订单）向实时自动化动态化形式升级，将成为众多云服务商研究探索的方向。
数字化运维解决方案
具备统一的跨系统运维任务编排调度功能，通过可视化的图形界面，及成熟稳定的任务调度引擎，实现跨系统、跨平台、跨技术组件的复杂运维任务编排。
能够快速生成自动化运维场景，实现运维场景的自生长，持续覆盖各个场景的运维工作，具备统一的跨系统运维任务编排调度功能，通过可视化的图形界面，及成熟稳定的任务调度引擎。
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