当整个世界都建立在数字技术之上时，运维的重要性达到了前所未有的巅峰。
随着物联网的发展，预计到2020年，全球联网设备数量将从80亿台增加到1亿台甚至更多。
这些设备都是数字设备，承载着无数的数字服务。
基于此，整个世界实际上是建立在数字设备或者数字技术之上的。
但这些设备并不完美。
由于这些数字设备是人们按照一定的模式创建的，因此这些数字设备自然会存在缺陷和缺点。
其中最著名的代表就是“千年虫”——这是由于PC设备时钟设计中的人为疏漏而广泛传播的数字海啸的典型案例。
因此，在数字化时代，操作和维护数字化设备，确保其能够安全、可靠、高速运行，尽可能长时间平稳运行，充分发挥其基础能力已成为关键问题，直接影响效益和效益。
业务运营成本。
从某种意义上说，数字时代不可避免地使运维的重要性达到了前所未有的高峰。
然而，在运维重要性达到前所未有的高峰的同时，传统的运维方法和运维技术却迅速失效：一方面在数字化时代，运维所面临的数字化设备的数量和复杂性不断增加。
所面临的都呈现出快速增长的趋势。
运维要面对的问题越来越复杂，运维的压力也更大。
传统运维无法缓解压力。
压力只能直接传递给运维团队；另一方面，数字化时代企业的业务转型和发展速度明显加快，对数字化设备的及时响应能力的要求也更高。
不仅如此，传统的运维是基于设备的。
面向而不是以数据为导向、以业务需求为导向，这意味着运维与企业业务需求完全脱节。
在数字时代，任何使用传统运营方法和运营技术来管理机器数据的组织要么忽视了信息的价值，要么让运营团队不堪重负。
近年来，解决数字时代运维问题的思路逐渐集中在：将开发和运维两个领域结合起来，将“软件交付”和“架构变更”的流程自动化，使构建、测试，并更高效地发布软件。
快速、频繁、可靠，直至逐步形成开发与运维紧密结合的自动化运维体系。
该系统更注重从运维流程、运维方式等方面实现完全自动化。
在某些情况下，甚至可以实现完全自动化。
人们干预。
这就是目前主流的DevOps，但是对于选择DevOps的传统企业来说，并不是所有的DevOps都能适应和支持传统企业向互联网+的转型过程。
与此同时，DevOps的边界也在随着数字化而改变。
时代在加深，但扩张并不多。
传统DevOps和互联网DevOps有什么区别？从某种程度上来说，DevOps的概念诞生于互联网行业。
在互联网公司，开发与运维结合的最大好处是可以将开发和运维部门合二为一，实现产品开发、测试、上线的快速迭代，以应对互联网快速变化的趋势行业并继续快速满足新兴客户需求。
尤其是当产品交付给运维团队时，由于运维团队深度参与DevOps流程，他们对产品的运维更加有信心，能够接手新产品的运维。
短期内的产品。
但传统企业在软件发布模式、企业组织架构等方面与互联网企业存在较大差异。
尽管近年来，企业数字化转型和“用互联网思维优化传统公司”正在许多传统企业中实践，但照搬互联网企业DevOps的做法并不是一个可取的解决方案。
同时，传统企业软件发布模式面临的挑战也与互联网企业不同。
主要包括：为保证产品质量而设置的过长的开发和测试流程以及快速迭代交付的紧急业务。
要求之间的矛盾；大量的人工操作与公司对产品质量一致性、稳定性的严格要求之间的矛盾；开发团队对流程简单性和速度的现实要求与风险控制之间的矛盾。
不仅如此，传统企业对DevOps的核心需求并不是“开发运维一体化”：在传统企业中，团队权责划分有明确的边界，而不是一体化的跨职能组织，因此DevOps 带来的新技术的集成并不是首要任务。
“创新”或“借助DevOps不断演进业务推出流程”是传统企业的主要关注点。
因此，在技术方面，传统企业希望利用DevOps来整合现有的工具平台，打通业务交付的端到端管道；架构上，采用DevOps构建集效率与稳定需求于一体的精益管理；在流程上，是实现人员结构不断优化业务发布的标准流程。
基于以上对传统企业DevOps的深入理解，锐智大数据制定了一套针对传统企业的DevOps实施方案，明确指出：传统企业应构建端到端的DevOps能力，并通过DevOps中各种角色的融合能力整合和能力转移，减少流程环节的浪费，帮助传统企业提高效率。
具体来说，锐智大数据在传统企业构建DevOps时遵循三个需求定律：平台必须与企业现有基础设施融合，不能像一些初创企业那样立即检修整个基础设施环境和设施。
更新;平台必须考虑企业IT组织当前的组织架构、人才技能、库存产品特性；平台必须与企业现有的过程控制系统集成，不能独立于现有的过程控制。
系统。
在这种DevOps平台建设思路下，锐智大数据将帮助传统企业构建DevOps管道工具平台层：该工具平台通过管道引擎连接到现有的流程管理系统，整合现有的各种开发。
测试部署工具，收集和分析现有硬件和云平台的基础设施监控数据，并分析反馈。
同时，锐智大数据还为传统企业提供统一的资源管理平台基础。
锐智大数据为传统企业建立的DevOps流水线工具平台，不仅可以帮助传统企业建立持续集成体系，实现交付流程的规范化、透明化，还可以透明地应用交易流程，实现端到端的应用绩效管理。
同时，基于此，企业可以构建三维监控系统，实现运营状态可视化和绩效深度分析，或者帮助传统企业整合利用现有运维数据，进行运维大数据分析。
睿智大数据认为，当前传统企业面临的挑战不仅在于技术层面，还在于开发模式和流程管理。
试图用单一的方法来应对是行不通的，也不是一朝一夕就能解决的。
因此，在帮助企业客户构建DevOps时，锐智大数据制定了适合企业自身的详细实施路线图，分为“技术改造-架构优化-流程优化”三个阶段，不仅帮助企业客户消除了大量的人工操作，构建持续交付流水线平台，可以优化传统企业的开发模式、产品架构乃至整体开发、测试和发布流程。
但 DevOps 还不是“终局”。
自动化运维确实带来了很大的进步，但它只能按照人类建立的指令和流程来操作%。
它无法独立适应，甚至无法处理与老问题非常相似的“新问题”。
“问题”，这就需要以人工智能为代表的新一代信息技术应用到运维领域。
以数据为导向，以自动化为基础，与AI相结合，实现智能化运维。
最近的情况就是这样。
AIOps 很热门。
现阶段AIOps的发展：重点是落地。
据Gartner预测，到2020年，近50%的企业将在业务和IT运营中采用AIOps，这一比例远高于如今的10%。
AIOps将在未来2年内使用。
，三年内进入快速发展阶段。
从概念上来说，AIOps并不是一个全新的概念，而是IT运营分析与管理（ITOA/ITOM）系统与大数据、人工智能技术相结合的产物。
AIOps智能运维基于ITOA/ITOM系统采集的运维大数据，利用人工智能和机器学习算法对运维数据进行深度分析，涵盖IT监控、应用性能管理、外网监控、日志分析、系统安全等。
能力方面，AIOps智能运维平台可以接入来自不同业务系统、监控系统、管理系统的海量IT数据，并利用各种算法进行高速分析、学习，甚至预测。
基于AIOps，IT部门可以获得强大的自动化IT决策和运营管理能力，并能准确检测并持续优化业务质量和用户体验。
然而，理想与现实往往存在一定的差距。
现阶段的AIOps可以理解为：将IT数据资源与实际运维场景深度融合，同时结合大数据和机器学习技术，形成展示各种维度、分析场景的智能辅助分析平台。
现阶段的AIOps平台主要适合中大型客户，要求建设者具备一定的行业相关知识储备、相应的行业运维场景知识、机器学习相关知识。
基于以上对AIOps现状的了解，锐智大数据设计并构建了锐智大数据AIOps平台整体解决方案。
锐智大数据AIOps平台整体解决方案基于对国内外各类数据源的标准化支持。
构建了包括运维知识图谱、实时分析库、短期总结库、长期总结库的数据聚合层，同时利用机器学习算法，为智能运维门户提供了不同领域的实现功能。
场景化，在故障精准定位、系统隐患发现、趋势预测分析、业务创新分析等方面具有较强竞争力。
锐智大数据将企业AIOps的建设阶段分为四个阶段：第一阶段是数据治理、标准化和统一存储；第二阶段是可视化界面和多维度统计分析；第三阶段是对接算法和模型，进行简单的异常诊断；第四阶段是深度融合多种算法和机器学习结果来分析和展示统一场景的阶段。
在每个阶段，锐智大数据AIOps建设的核心是“落地”。
例如，在数据治理、标准化和统一存储的第一阶段，锐智大数据AIOps在建设过程中尽早明确提出两个明确：尽早明确数据抽取范围和相应的数据抽取方案。
;各类数据提取到平台的数据标准格式应尽早明确。
结合考虑后续应用场景的数据存储服务，第一阶段完成后，企业客户可以真正实现基础数据治理、标准化和统一存储架构。
企业客户完成锐智大数据AIOps的建设后，可以基于机器学习实现多指标关联分析，构建基于业务拓扑的跟踪视图以及业务画像和故障诊断视图。
与传统的运维相比，分析和展示的结果更为重要。
现实生活中的运维更具辅助指导意义，为实现理想的AIOps智能运维奠定了良好的基础。