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前言
章 總論
1.1 運維管理的現狀
1.2 AIOps為什麼會成為公認的運維管理的方向
1.3 AIOps對於運維數據管理提出的需求與挑戰
第2章 需求分析
2.1 企業數據治理概論
2.2 運維數據治理的差異化分析
2.3 運維數據治理工作的策略與原則
2.4 運維數據治理工作的創新思路
第3章 解決方案——企業基礎數據平臺建設
3.1 運維數據管理繫統
3.2 運維數據模型建設思路
3.3 企業統一基礎數據管理平臺
第4章 實施規劃與案例分享
4.1 案例分享
4.2 運維知識圖譜
4.3 實施規劃
4.4 對AI的認知
第5章 運維數據資產化與運維管理數字化轉型
第6章 智能工業運維探索
6.1 數字孿生技術
6.2 時空數據技術
6.3 工業運維數據模型
6.4 基於物聯網的工業運維數據平臺
6.5 物理信息融合
後記
內容簡介
無數據，不AI。而沒有統一完整的基礎運維數據資源平臺，AIOps也無從談起。基礎運維數據資源平臺是AIOps的數據基石，也是未來支撐企業數據戰略的兩大數據平臺之一。
《大數據定義智能運維》在分析運維數據治理與傳統數據治理的差異化特點的基礎上，闡明了數據治理的DAMA理論體繫在運維數據管理領域實現數據管理、廣義數據標準、廣義數據模型等方面的理論突破，創造性地提出運維數據模型建設的思路，為運維數據治理構建了體繫化理論基礎，並提供了具有方法論支撐的完整藍圖。同時，該書就基礎運維數據資源平臺建設，也分享了基於數據模型實體庫的概要設計，以數據湖為基礎，包含運維數據中臺建設的架構規劃。很後，該書還在工業運維領域略做了一些延展，分析了工業運維數據模型的差異化特點，對以數字孿生、時空數據等關鍵工業技術為核心的物理融合技術做了介紹，提供了開展智能工業運維的必要內容。
該書不僅......
中國著名的科幻小說《三體》中有一個來自理工男作者極為天纔大膽且具有顛覆性的設想，叫做：降維攻擊。我們可以學習這種思維的方式來對今天的運維成本中心予以升維定位。我們認為，未來的運維中心將會成為企業的基礎資源管理中心、基礎能力中心和基礎創新中心。之所以有這樣的定位，是因為未來企業的所有數據資源將集中在業務數據平臺和基礎數據平臺兩大核心平臺之上，企業所有的能力，所有的創新，都需要這兩大平臺的支撐。而這樣的升維定位也為企業運維數據資產化和運維數字化轉型明確了方向。有了這樣的定位，讀者就會明白未來的AIOps一定是平臺化的，是具有科學方法論的，也是在全局基礎數據資源統一管理基礎上的創新和發展。這其實與近期提出的Dataops概念異曲同工。同時，讀者也就一定理解本書所定義的AIOps與目前業界各運維工具類廠商的根本不同。工具類的運維軟件廠商就某些業務場景開展數據分析其實是算法運維(Algorithmi......
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