數字化運維的業務變革和創新

在數字化轉型的浪潮下，企業的“強”要求企業能夠通過業務創新市場創造或挖掘出市場需求成為支撐企業成長的特殊的市場空間，企業的“韌”在于能否洞察客戶需求變化靈活轉身通過提供個性的服務實現業務變革和創新。

無論是創造潮流還是迎合潮流，企業都需要通過數字化轉型來加強對環境、對客戶、對市場的認知能力、洞察能力和行為能力。

毋庸置疑，企業開展數字化轉型的一步，一定是企業學習市場感知企業生存環境的發展和變化，而這種學習的主要方法就是通過數據。

數字化運維面臨的問題

由于運維對象、運維工具、運維需求的快速變化，導致金融機構有少則幾套監控工具，多則數十套監控工具，而這些監控工具通常是在不同時期建設的，所以他們之間往往數據沒有打通，技術棧也有較大的區別，形成了一座座運維數據的孤島。

運維人員日常需要在眾多的監控工具之間切換來切換去，導致故障的發現困難，故障的定位耗時耗力，故障的解決重復勞動，無法形成有效的知識積累。

并且以前基于固定閾值的告警規則無法滿足海量監控指標的設置和管理，需要將人工智能技術與運維工作結合到一起。隨著智能運維（AIOps）的快速發展，機器學習的算法、模型等對運維數據的規范化提出了更高的要求。

數字化運維云端安全架構問題有待解決

在傳統安全問題沒有得到有效解決的情況下，企業部分或全部業務遷移云端之后，云端的公共屬性將進一步加大企業安全管理和控制的難度，同時云端應用安全問題也極易被云系統管理區域的安全水平掩蓋。其原因，

一是在上云之后，數字分散導致數據的泄露和非正常訪問風險加大;

二是應用之間的物理隔離轉變成邏輯的虛擬隔離，安全邊界越來越模糊，漏洞被放大，虛擬機和虛擬機之間缺乏必要的防護;

三是安全匹配跟不上快速敏捷的應用。