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，天津VR数字化运维服务，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，电力能源VR数字化运维服务，也可以用于关联查询。
其他信息：如API 数据、客户关系数据、ITSM 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。
数字化运维的发展
数字技术的快速发展和普及应用正在影响政治、经济、社会等各个层面的转型发展，激发了大量的应用场景需求，反过来又带来相应的合规性和规范性限制。
企业的商业模式越来越以客户为导向，基于供应链、价值链的运营机制和基于大数据、智能化的决策方式，企业的管理主题、管理方法和管理工具都在发生剧烈变化。
与传统信息化聚焦于提升管理效率不同，数字化转型更是一场从内到外的变革：从服务于具体业务到服务于商业模式的变化，汽车VR数字化运维服务，从强调面向职能到强调面向场景，从突出功能强大到突出引擎构建能力，从突出技术性能到突出用户体验，从强调流程贯通到强调数据整合。
从传统运维向数字化运维转型
IT运维诞生于早的信息化时代。在信息化时代，企业的信息化系统，轨道交通VR数字化运维服务，主要为了满足企业内部管理的需求。通常是集中、可控和固化的烟囱式架构。
传统IT运维，以人力运维为主，在单点式和烟囱式的架构中，的确起到了非常重要的作用。
我们知道，传统运维模式关注的是单台IT设备的故障率或单套应用系统的可用性，系统与系统之间，设备与设备之间，是彼此孤立的。
所以当业务系统发生故障时，首先由各个运维岗位对各自负责的设备、应用组件、系统进行自检。期间还会召集硬件设备提供商、软件系统开发商、集成商等众多服务商进行“会诊”，整个流程拖沓而漫长。
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