AIOps赋能企业数字化管控中心运用AIOps策略、人工智能

----AIOps赋能企业数字化管控中心//----

运用AIOps策略、人工智能与大数据技术，结合新的IT管理模式与流程革新，云智慧重构了新一代数字化管控中心，能够提升企业的统一监控、故障处置、指挥调度和应急演练能力，提高业务支撑效能与水平。

管控中心是企业决策的大脑

通过数字化管控中心的可视化大屏，能够全面动态地展示数字化业务与IT系统的运行情况，进行系统资源的调度和管理。

企业管控中心应该具备：将业务核心指标和IT运行数据进行统一有效的集成与可视化呈现，清晰有效的对业务与IT系统运转状态进行监控，对关键问题和故障进行有效处置甚至自愈，支撑业务和IT的管理者进行科学决策的能力。

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数字化管控中心的另一个核心作用是呈现IT的业务价值(BVIT：BusinessValueofIT) 。在信息技术增值潜力飞速增长的数字时代， CIO需要一种合理的方法来展示IT价值，让业务部门认可IT的价值，进而解决“业务与IT”和“数据与价值”之间普遍存在的“双GAP”难题。

利用AIOps构建数字化企业管控中心

在企业数字化转型中， IT管理者们通常关注业务、技术、流程和人，要实现四个维度数据的统一管控，需要在系统层面对管理制度、指标体系进行构建与实施，搭建面向业务运维的统一管控平台。

这个平台应该侧重于对业务关键要素的健康感知及其与支撑IT的关系，它是业务和IT之间的数字桥梁，如图所示面向数字化运营与运维的统一管控中心的构建与落地方法论。

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数字化企业管控中心落地构建与落地方法论

AIOps赋能企业数字化管控中心。1、基于指标体系构建、梳理关注要素

指标体系是一整套具有内在业务与技术层级或关联关系的指标集合，这里的指标体系更侧重于从外部的业务和用户体验视角，建立自上而下的、具有逻辑串接关系的一系列数据关联集合，数据之间具有计算与内在联系。

运维数据指标管理体系的建设与实施需要考虑全局化，同时又是一个循序渐进的过程，主要工作包括立体化分层指标体系梳理、指标评价标准定义、指标健康度评估模型、体系的建立与系统化实施以及不断的持续改进优化。

2、注重AIOps与管理场景融合

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