數字化運維虛擬培訓

隨著虛擬現實技術的發展，虛擬培訓逐漸成為關鍵技術培訓的重要手段之一，主要因其具有訓練中無人員與應急設備損險、可反復演練及科學分析評分、對具有安全隱患場景真實模擬的沉浸式感官體驗等特點，已經在國內外的教育實訓、工程機械、演練、信息管理、設計展示等領域得到廣泛應用。

只接受理論知識后立即實操，有人員設備損險。

數字化運維方案優勢

將運維腳本、操作、作業任務標準化管理，形成運維操作規范流程并將運維知識沉淀下來，內置多種自動化運維場景，包括標準的操作系統運維，數據庫運維、網絡運維、安全運維等運維操作中心，擴展靈活、開箱即用，覆蓋數據中心運維場景，提供規劃咨詢、軟件產品、建設方，運營支撐體系建設的佳實踐，運維轉型，用系統代替人力，并且基于平臺智能技術，實現，數據化智能化運維，挖掘數據價值，輔助運營

數字化運維-數據增強

數據匯聚：首先我們需要把攝入的數據能夠匯集到統一的位置，保證能夠通過統一的方式能夠在需要時訪問到。

這個過程中的一個重要方法是通過建立運維數據命名空間的標簽體系，能夠對集成的數據進行標注。

另外數據平臺提供了單元化的數據存取模塊，實現了對底層集成的靜態歷史數據和動態實時流式數據多模存儲復雜性的隔離，為后續的數據處理單元掃清障礙。

數據過濾：大部分的 AI 算法及數據倉庫的構建都要求對輸入的數據進行過濾。如數據倉庫的 ETL 過程中的數據清洗、轉換，AI 場景下特征工程中的大部分的工作都涉及到數據過濾的內容。

數據過濾可以在數據匯聚之前進行，也可以在數據匯聚之后進行，甚至在數據匯聚的過程同時進行過濾操作。但是一般來說，在完成數據匯聚之后執行數據過濾操作往往更有意義。

數字化運維工作現狀介紹

1.運維工作既與需要運維的平臺采用的技術息息相關，也與運維工具的發展息息相關，還與運維服務的用戶相關。

2.運維對象從早期煙囪式的技術架構發展到以x86為主的架構，再到現在大量采用的微服務、云原生的架構，以及大數據、機器學習技術平臺，運維對象發生了劇烈的變化。

3.運維工具從早期的基礎設施監控，發展到日志監控，再到現在的應用性能監控（APM），可觀察性監控。

4.運維面向的用戶也從早期的以企業內部用戶為主，發展到了以企業提供線上服務的用戶為主。