运维管理信息共享出于对IT资源化、精细化管理的要求，企业部署了诸多的监控管理工具，如网络监控、系统监控、数据库监控工具等。一般来说，这些监控工具往往来自于不同的厂商，彼此之间缺乏信息共享的手段。而一个具体的业务是由网络、主机、应用本身所组成，管理信息无法共享，这就造成了当一个故障出现时，无法通过系统直接自动分析并***故障点，加大了IT故障的分析难度，降低了解决问题的效率。业务服务管理可以有效整合企业已经构建的众多IT监控系统，将分散的IT管理信息集中到一个单点的管理平台中，从而可以快速进行故障***。根源问题***随着企业业务的快速发展，IT环境越来越复杂，IT组件越来越多，同时各组件之间的关联关系也更加纷乱和复杂。业务服务管理能够提供有效的根源问题***能力，它着眼于企业的业务系统，通过集中与业务相关的IT信息，根据业务逻辑和IT组件之间的关联关系进行建模，企业可以在业务模型中的任何一点进行快速的根源问题分析和***，大大提高了解决问题的速度和准确度。故障影响范围评估当我们发现IT故障时，我们不仅应该关注故障本身，更应该考虑该故障对业务系统的影响。通过建立业务服务影响拓扑，可以快速的了解企业的关键性业务及业务故障时的影响范围，通过了解企业具体的业务环境，优先处理关键故障点。测试评估服务之变配电站定期巡检服务设备巡视检查、停送电操作、隐患排查、应急抢修、故障检修、定期试验、停电维护、建立制度、提交月度运行报告，为客户提供级的运行服务和技术支持，对客户用电设备的健康状况、用电效率、电能质量、无功补偿等工况进行全过程分析和管理。服务内容设备巡视检查、停送电操作、隐患排查、应急抢修、故障检修、定期试验、停电维护、建立制度、提交月度运行报告，为客户提供级的运行服务和技术支持，对客户用电设备的健康状况、用电效率、电能质量、无功补偿等工况进行全过程分析和管理。大数据时代数据中心运维管理的现状大数据时代作为时***展的机遇出现在大众视野，但是也是作为挑战逐步渗透在行业的数据中心运维管理中。以计算机技术为依托的数据中心运维管理的显著特点就是大规模的数据流量，正在不断与原有的数据中心架构产生冲突。目前，大数据时代的数据中心运维管理的***意识已经深入人心，但是实际项目操作过程中会有众多的问题出现。因为在磨合期，所以现有设备不能满足大数据时代的数据中心管理要求。运维管理人员的没有经过大数据时代新的运维管理思路的熏陶，技术水平与之不匹配;还有就是数据中心的运维管理制度不都完善，相应的管理水平不高。)