数字化运维面临的问题
由于运维对象、运维工具、运维需求的快速变化，导致金融机构有少则几套监控工具，多则数十套监控工具，而这些监控工具通常是在不同时期建设的，航空航天数字孪生运维系统，所以他们之间往往数据没有打通，技术栈也有较大的区别，形成了一座座运维数据的孤岛。
运维人员日常需要在众多的监控工具之间切换来切换去，航空航天数字孪生运维，导致故障的发现困难，故障的定位耗时耗力，故障的解决重复劳动，航空航天数字孪生运维方案，无法形成有效的知识积累。
并且以前基于固定阈值的告警规则无法满足海量监控指标的设置和管理，需要将人工智能技术与运维工作结合到一起。随着智能运维（AIOps）的快速发展，机器学习的算法、模型等对运维数据的规范化提出了更高的要求。
数字化运维经济
数字经济颠覆也是极大丰富了传统生产力理论，我们正在重新审视定义生产者、生产对象、生产资料和生产关系之间的关系，而且由于数据要素的存在，形成对前者的乘数级激发效应。
原来做城市规划我们规划部门是缺乏数据支撑的，而今天可以通过城市数据模型对未来做出更为合理的布局，可以基于模型来分析判断未来城市的GDP增长，人口变化，航空航天数字孪生运维技术，产业分布，政策导向影响等。
我们在虚拟世界中发现数据的流转发挥的效率和价值远超传统的固有的模式。
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。
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。
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