数字化运维解决方案

1.顺序标注，在进行一些需要按照一定顺序且连续性操作时，可以一次性标明操作的正确顺序，让工人在操作是不必反复询问。

2.文字标注，一些关键性操作或者需要特别注意一些操作细节时，端可以选择预设好的文字标注或者自行输入文字，工人端可以根据文字提示操作避免误操作。

3.实物识别，AR实物识别可以在识别现场实物设备外观的空间形态，让AR内容与实物内容产生无缝联系，可以让虚拟的内容与实物进行正确匹配，演示虚拟操作内容。

       具备统一的跨系统运维任务编排调度功能，通过可视化的图形界面，及成熟稳定的任务调度引擎，实现跨系统、跨平台、跨技术组件的复杂运维任务编排，能够快速生成自动化运维场景，实现运维场景的自生长，持续覆盖各个场景的运维工作，具备统一的跨系统运维任务编排调度功能，通过可视化的图形界面，及成熟稳定的任务调度引擎，实现跨系统、跨平台、跨技术组件，的复杂运维任务编排，能够快速生成自动化运维场景，实现运维场景的自生长，持续覆盖各个场景的运维工作。

数字化运维赋能？

对于客观世界存在着未知，而数据可以从未知中找寻规律探索价值。当我们具备了海量数据的获取能力、处理能力以及的计算能力，我们就可以尝试模拟天气的变化、地壳的波动和潮汐的力量。我们可以在机器设备运行中感知隐患和风险而延长设备生命周期，在钢铁精炼中发现温度对化学元素的影响而提到钢材品质，在汽车行驶的轨迹记录中***有效率的充电桩地点，可以通过长时间积累的气象数据为风机叶片的角度提供支撑。所以，数据赋能是由于数据反映出我们从来没有掌握的客观世界的规律从而带来真实的业务价值。数据帮助我们的业务运行的更有效率！

数字化运维的数据源包括？

日志：包括网络日志、系统日志、应用程序日志等信息，主要属于K-V 结构的半结构化文本信息，可以用列簇式数据模型管理。

监控指标：包括系统指标、应用指标、业务指标等不同类型，主要属于时序性数据，可以通过时序型数据模型管理。

拓扑和跟踪：包括软硬件系统的物理、逻辑关系，应用程序的调用关系和数据流向关系等，属于复杂网络上的关系信息，可以通过图数据模型管理。

配置信息：包括存储的软件配置、用户信息、参数状态等信息，属于 K-V键值对或者可嵌套的键值文档类数据，可以通过结构化文档数据模型管理。

数据库数据：系统的事务处理或分析型数据仓库中存储的各种信息，一般通过关系型数据表进行存储，也可以用于关联查询。

其他信息：如API 数据、客户关系数据、IT*** 流程数据、社交媒体数据等多来源的异构数据，需要具体分析和处理。