關(guān)于我們

        隨著計(jì)算密度的增?，數(shù)據(jù)中?的容量越來(lái)越?，計(jì)算體系架構(gòu)越來(lái)越復(fù)雜，運(yùn)維監(jiān)控的項(xiàng)?愈加繁多，以及發(fā)?事故后，如何定位問(wèn)題，上萬(wàn)臺(tái)服務(wù)器，?千個(gè)軟件模塊，互相之間的?量訪問(wèn)數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的??運(yùn)維變得越來(lái)越低效，甚?在現(xiàn)有的階段下越來(lái)越不切實(shí)際，取?代之的是利?AI算法分析海量運(yùn)維數(shù)據(jù)，?動(dòng)且準(zhǔn)確的發(fā)現(xiàn)并定位問(wèn)題，從決策層?提?運(yùn)維效率。IDC認(rèn)為，未來(lái)數(shù)字化基礎(chǔ)架構(gòu)的管理需要實(shí)現(xiàn)云端洞察、智能運(yùn)維和跨域管理等??

在?數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)將充分利?云端的?數(shù)據(jù)分析和多層??智能架構(gòu)，通過(guò)云端訓(xùn)練建?豐富的系統(tǒng)故障模型，從?實(shí)現(xiàn)智能的故障預(yù)測(cè)，以及前瞻性的系統(tǒng)性能、容量的預(yù)測(cè)。

數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施通過(guò)提供開放的應(yīng)?程序接?（API），與各種不同的?作流程?動(dòng)化?具集成，以確保對(duì)開放的?具?態(tài)系統(tǒng)的?泛?持，實(shí)現(xiàn)?動(dòng)化運(yùn)維。

智能運(yùn)維將依賴于??智能技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)，云計(jì)算為資源調(diào)配提供了?個(gè)控制點(diǎn)和?助服務(wù)功能，使開發(fā)和九曲團(tuán)隊(duì)能夠快速訪問(wèn)資源。智能運(yùn)維可?持更?級(jí)別?作負(fù)載的可移植性和對(duì)?度動(dòng)態(tài)應(yīng)?程序的?持，同時(shí)可以控制成本，實(shí)現(xiàn)安全法規(guī)的遵從性。

未來(lái)，數(shù)字服務(wù)將越來(lái)越多的出現(xiàn)在云和業(yè)務(wù)邊緣位置，?不僅僅是核?數(shù)據(jù)中?。基于延遲、可操作性及合規(guī)性在最佳位置部署變得?關(guān)重要。通過(guò)基礎(chǔ)架構(gòu)的靈活部署可以簡(jiǎn)化和克服諸如數(shù)據(jù)歸屬權(quán)、邊緣IT服務(wù)和降低連接成本等問(wèn)題。同時(shí)，跨域管理將變得?關(guān)重要，數(shù)據(jù)全?命周期的跨域管理能夠使管理團(tuán)隊(duì)更加靈活，并?幅減少在部署位置上所受的限制。