背景和挑戰
隨著(zhu)(zhu)云(yun)計算、大(da)數據、去IOE、容器化(hua)(hua)(hua)等(deng)技(ji)(ji)術趨勢(shi)的(de)持續(xu)深化(hua)(hua)(hua)，金融(rong)行(xing)業的(de)業務系(xi)(xi)統也在不斷迭代(dai)更新，面臨著(zhu)(zhu)運(yun)維(wei)對象（IT系(xi)(xi)統）的(de)復(fu)雜度和規模越(yue)(yue)(yue)來越(yue)(yue)(yue)大(da)、專業技(ji)(ji)術棧(zhan)越(yue)(yue)(yue)來越(yue)(yue)(yue)多(duo)、運(yun)維(wei)工具日(ri)益多(duo)樣化(hua)(hua)(hua)等(deng)難題，傳統運(yun)維(wei)模式及(ji)管理方法(fa)已難以(yi)滿足日(ri)益增(zeng)長(chang)的(de)運(yun)維(wei)服務需求(qiu)。因此，利用大(da)數據分析、人(ren)(ren)工智(zhi)(zhi)能算法(fa)等(deng)新興技(ji)(ji)術，構建智(zhi)(zhi)能化(hua)(hua)(hua)運(yun)維(wei)體系(xi)(xi)，早日(ri)實現運(yun)維(wei)數字(zi)化(hua)(hua)(hua)，進一步提升(sheng)運(yun)維(wei)自動(dong)化(hua)(hua)(hua)水平，是應對運(yun)維(wei)需求(qiu)增(zeng)長(chang)的(de)重(zhong)要(yao)手段，為建設智(zhi)(zhi)能化(hua)(hua)(hua)運(yun)維(wei)、逐(zhu)步減少人(ren)(ren)力在運(yun)維(wei)決策中(zhong)所占比(bi)例，乃至實現無人(ren)(ren)運(yun)維(wei)的(de)最終(zhong)目標奠定基礎。
