数字化运维的业务变革和创新
在数字化转型的浪潮下，企业的“强”要求企业能够通过业务创新市场创造或挖掘出市场需求成为支撑企业成长的特殊的市场空间，企业的“韧”在于能否洞察客户需求变化灵活转身通过提供个性的服务实现业务变革和创新。
无论是创造潮流还是迎合潮流，企业都需要通过数字化转型来加强对环境、对客户、对市场的认知能力、洞察能力和行为能力。
毋庸置疑，企业开展数字化转型的一步，一定是企业学习市场感知企业生存环境的发展和变化，而这种学习的主要方法就是通过数据。
数字化运维解决困难
企业对信息化安全要求也越来越高，基线、补丁、安全编排与响应等建设缺乏，尤其是缺乏基于数据、流程、自动化的能力，难以实现整体信息安全提升，过往运维操作低效、容易出错、难以标准化的问题越来越明显。
同时由于运维技术栈复杂度更高，已经难以通过人力运维来满足规模化、异构化的运维，远程协同MR数字化运维解决方案，企业 IT也随之不断发展，并且业务趋向互联网化、规模化，远程协同MR数字化运维方案，运维对象数量快速增长。
运维对象类型不断增加，以往以硬件、系统、虚拟化、资源为中心的运维对象，发展为以软件定义、微服务、容器、应用维度为中心的运维模式。
数字化运维概念
智能运维（AIOps）的概念自 2016 年被 Gartner 提出以来，AI 技术越来越多地被应用到运维领域。随着云计算、大数据、人工智能等技术的高速发展和普及，AIOps这个名词的出现频率不断提升，大有不AIOps 就要落伍的感觉。
但是，真正想把 AIOps 的先进理念落实到运维体系中，远程协同MR数字化运维系统，产生实际有效的效果，远程协同MR数字化运维，并不是轻而易举的事。理想很丰满，现实很骨感。
究其原因，很大程度上源于一个AI 领域中普遍存在的误区，那就是对各种机器学习、深度学习的算法、模型过于期待和，而忽略或低估了数据准备和数据质量的重要性。
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