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数字化运维公有云的资源弹性伸缩问题
云端资源的可伸缩性可以较大程度的调节企业业务波动带来的资源损耗问题,节约企业运维成本。目前,公有云上已经可以实现计算、存储、通信等资源的弹性伸缩,但必须通过订单,否则无法实现以动态形式按需实时调整实时计费。基于此,推动公有云的资源弹性伸缩由指令式(订单)向实时自动化动态化形式升级,将成为众多云服务商研究探索的方向。
数字化运维智能化
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。因此数字化运维手段和工具的引入,XR数字化运维解决方案,不仅可以帮助运维业务减轻工作负担,提率,还可以改变运维的现状,帮助其走向数字化转型。
例如,远程协同XR数字化运维解决方案,随着机器学习、深度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,航空航天XR数字化运维解决方案,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,而运维也将变得更加自动化、智能化。企业快速发展,应用不停地迭代,运维体系也需要不断迭代,轨道交通XR数字化运维解决方案,从传统运维走向数字化运维,显然是大势所趋。
数字化运维-数据增强
数据汇聚:首先我们需要把摄入的数据能够汇集到统一的位置,保证能够通过统一的方式能够在需要时访问到。
这个过程中的一个重要方法是通过建立运维数据命名空间的标签体系,能够对集成的数据进行标注。
另外数据平台提供了单元化的数据存取模块,实现了对底层集成的静态历史数据和动态实时流式数据多模存储复杂性的隔离,为后续的数据处理单元扫清障碍。
数据过滤:大部分的 AI 算法及数据仓库的构建都要求对输入的数据进行过滤。如数据仓库的 ETL 过程中的数据清洗、转换,AI 场景下特征工程中的大部分的工作都涉及到数据过滤的内容。
数据过滤可以在数据汇聚之前进行,也可以在数据汇聚之后进行,甚至在数据汇聚的过程同时进行过滤操作。但是一般来说,在完成数据汇聚之后执行数据过滤操作往往更有意义。