数字化运维功能

      统一的采控管道，适配所有运维场景及多云区域管理场景，并适配包括异构环境、云原生、信创要求等各类架构，基于互联网海量实践经验，帮助企业构建坚实，运维PaaS底座，并助力企业***提升和自主可控，运维人员以及运维模式需要进一步升级，从传统被动支撑响应人员，转型业务支撑和业务辅助人员，基于运维场景设计，进一步提供运维效率、质量和安全。

数字化运维怎样实现数据赋能？

平台、数据、算法三大板块共同组成发力才能实现数据赋能。平台实现数据融合，但一定不是简单的汇集，数据湖没有治理将成为数据沼泽。比如我们单位要实现智慧城市的一卡通，对于每一个人，视角是安全管理，视角是民生范畴，视角是健康水平，所以这样的数据在融合时必然需要通过业务语义转换实现统一视角。由此可以看到，数据治理对于数据赋能就是刚需。通过治理可以实现数据业务理解的准确，数据质量的保障和数据探索的便捷。

数字化运维的基础目标

数据生产力意味着知识创造者的快速崛起，智能工具的广泛普及，数据要素成为要素。人类认识改造自然的方法，实现了从实验验证到模拟择优，经济发展从规模经济到范围经济，就业模式从八小时制到自由连接体，企业性质从技术密集到数据密集，***形态从公司制到“数字经济体”，消费者主权崛起，人类实现了数亿人跨时空的协作。然而释放数据生产力是有前提条件和必要基础的。

通过平台实现数据融合，通过治理实现数据可管可用，通过算法结合业务场景实现业务价值。这三者共同组成了企业数据运用的能力框架。所以，很明显的，就好比“木桶理论”，企业数据运用能力的高低不取决于某一项的特长，而是三块木板的短板。所以通过治理构建完备的数据平台，通过平台（中台）重塑数据价值链和数据供给机制，通过算法支撑业务分析和业务创新创造价值，就是企业数字化转型的基础目标。

数字化运维架构的企业 PaaS 平台有待建立

大量企业在推进数字化转型过程中各自开发具有相同功能的 IT 应用，并且难以实现应用的自动扩展。开发或引入一个可以整合共同功能的 PaaS 平台成为推动企业数字化转型的关键步骤。但由企业单独开发 PaaS 架构，会带来重复开发，并且各企业PaaS架构是碎片化的，成果也是参差不齐的。因此，企业数字化转型缺乏一个统一架构的 Paas 平台，以及由此带来的公共的、标准化、系统化的服务问题和面向每个领域的化服务问题