数字化运维方案优势
将运维脚本、操作、作业任务标准化管理，形成运维操作规范流程并将运维知识沉淀下来，内置多种自动化运维场景，包括标准的操作系统运维，数据库运维、网络运维、安全运维等运维操作中心，扩展灵活、开箱即用，覆盖数据中心运维场景，提供规划咨询、软件产品、建设方，运营支撑体系建设的佳实践，运维转型，用系统代替人力，并且基于平台智能技术，实现，数据化智能化运维，挖掘数据价值，辅助运营
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。
数字化运维架构的企业 PaaS 平台有待建立
大量企业在推进数字化转型过程中各自开发具有相同功能的 IT 应用，并且难以实现应用的自动扩展。开发或引入一个可以整合共同功能的 PaaS 平台成为推动企业数字化转型的关键步骤。
但由企业单独开发 PaaS 架构，会带来重复开发，并且各企业PaaS架构是碎片化的，成果也是参差不齐的。因此，企业数字化转型缺乏一个统一架构的 Paas 平台，以及由此带来的公共的、标准化、系统化的服务问题和面向每个领域的化服务问题
