数字化运维赋能？
对于客观世界存在着未知，而数据可以从未知中找寻规律探索价值。
当我们具备了海量数据的获取能力、处理能力以及的计算能力，我们就可以尝试模拟天气的变化、地壳的波动和潮汐的力量。
我们可以在机器设备运行中感知隐患和风险而延长设备生命周期，在钢铁精炼中发现温度对化学元素的影响而提到钢材品质，在汽车行驶的轨迹记录中定位有效率的充电桩地点，可以通过长时间积累的气象数据为风机叶片的角度提供支撑。
所以，数据赋能是由于数据反映出我们从来没有掌握的客观世界的规律从而带来真实的业务价值。数据帮助我们的业务运行的更有效率！
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。
数字化运维体系
1.数字化运维的架构，首先要有坚实的底座，因为数字化运维的服务主要以云化部署，要求平台的能力积累和资源足够厚重。
2.服务的解决方案要足够丰富，企业随着数字化转型的深入，不仅在日常运维上需求升级，更在数字化转型咨询或是数字化运营这些更高维度上，对运维服务有新的需求。而华为的运维服务解决方案集，则具备了业界丰富的服务体系。
3.行业场景与运维体系相结合，产生了很多个性化的服务需求。因此，不断拓展服务场景，亦是运维服务升级的未来方向，