数字化运维功能
从IT运维整体架构，到运维管理模式、方法，结合多个行业头部，的实践帮助企业构建包括组织、流程和整体架构的，体系化转型与提升，并提供整体运维生态服务，体系化推进AIOps建设，基于运维数据治理方法，开放式AIOps算法平台，以及自动化手段，实现数据、算法、执行的整体运维闭环。
以配置为中心、监控告警为抓手、流程为导向、自动化为手段，门户与可视化为入口，构建企业一体化和自动化运维体系，并逐步演进至数据化与智能化。
数字化运维纵向赋能
我们的业务通过数据反映运行的状态和质量，也可以为业务创新带来指引。某公用事业集团在没有实现财务一体化和数据大集中前各下属单位各自为政，各业务线负责人各立山头。
实现统一财务数据汇集后所有隐藏的小金库立即暴露出来，直接从各项财务指标中发现问题，例如近似的覆盖人口和面积的前提下，某区域实体的运营成本是对标单位的两倍以上，这当然就存在着优化管理的空间。
并且，在实现了科学的资金管控下形成了有效的资金池管理，资金效率得以极大提升。集团财务可以准确预知未来几天甚至几周内的资金需求，利用时间差发展第三产业，地产板块、文化旅游板块由此诞生，多元化业务体系为集团带来新的业务活力。
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。
数字化运维的技术手段？
网络运维数据基座的有力支撑下，网络部已完成四大运维场景的数字化转型：
一是将传统手工绘制的网络拓扑图升级到了网络拓扑可视化；
二是将传统表格式的网络资源管理升级到了应用级的网络资源可视化；
三是将传统的网络抓包分析升级到了应用级的网络流量可视化；
四是将传统的经验式故障定位升级到了清单化的自动检查定位。这些场景的数字化转型帮助网络运维人员提高了网络运维管理的质效。
