数字技术的快速发展和普及应用正在影响---、经济、社会等各个层面的转型发展，激发了大量的应用场景需求，反过来又带来相应的合规性和规范性---。
企业的商业模式越来越以客户为导向，基于供应链、价值链的运营机制和基于大数据、智能化的决策方式，企业的管理主题、管理方法和管理工具都在发生剧烈变化。
与传统信息化---于提升管理效率不同，---更是一场从内到外的变革：从服务于具体业务到服务于商业模式的变化，从强调面向职能到强调面向场景，从---功能---到---引擎构建能力，vr 虚拟现实培训，从---技术性能到---用户体验，从强调流程贯通到强调数据整合。
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，远程协同vr 虚拟现实培训解决方案，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，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，导致故障的发现困难，电力能源vr 虚拟现实培训方案，故障的定位耗时耗力，故障的解决重复劳动，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---监控指标的设置和管理，需要将---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。
进入到云计算时代之后，it的边界被完全打开，更多的联接、更多的设备、云化的系统和应用，以数据中心为例，采用分布式系统，且集群庞大，传统运维方式明显已经无法应对这么复杂的it环境。
例如，随着机器学习、---学习等技术的不断成熟，ai技术将在业务运维体系中得到广泛的应用，也同时推动了智能运维的发展趋势，可以将运维人员从纷繁复杂、过度依赖人工的监控、发现、告警和修复工作中解放出来，而运维也将变得自动化、智能化。
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