数字化运维背景
越来越多复杂的机器进入到工作场所,设备维护和故障排除时长发生,工作场所的工人明明有操作能力,但身边却没有那么多来指导,这样的问题时有发生。如果在外地甚至国外这样的问题将更加严重,不仅等待周期较长,业务损失较大还要额外付出高昂的差旅费用,既费时又增加了业务成本。利用AR与远程通讯技术结合的AR远程指导解决方案,专门为满足以上需求设计,可以大大提高技术指导效率,缩短指导周期,节约业务成本。
数字化运维发展路径
集团不仅要给分子公司和责任,还要强调赋能。从强调管理体系的完整性到突出问题导向思维,从整体规划到迭代试错,从厂商主导卖产品到客户主导做服务。
毋庸讳言,如此巨大的变革给企业带来的和的冲击。企业数字化转型从推倒内外部“围墙”开始,改变经营模式,构建产业生态,到重新规划战略、愿景、价值等这些更聚焦的主题,再上升到“一切业务数字化,一切数字业务化”的整合规划。
所有企业大约都要经过这三个阶段的循序渐进,选择合适的推进路径,才能实现整体数字化转型的终目标。
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,产生实际有效的效果,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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