如何在智能化时代，深度刨析和挖掘企业运维数据，实现数据驱动下的价值变革，进而降低企业运维成本，提高企业 IT 环境可用度，提高企业核心竞赛力，成为企业数字化、智能化建设的关键命题。其中，智能运维系统作为企业数字化、智能化建设的关键环节，将扮演举足轻重的角色。企业智能运维的建设之路是一条自底向上的建设之路。
1.全方位的数据收集
随着企业 IT 环境的不停升级和迭代，运维监控工具在不同阶段上线，实时收集企业 IT 环境的各类数据，实现全方位的实时监控，为智能运维建设之路打下坚实的基础。这些数据包含 IT 资产的实时状态和可用性数据、全面的告警数据和性能数据，业务系统和 IT 资产的全量日志数据，各种应用产生的应用数据以及业务系统产生的业务数据。
2.数据关联和重新定义
在规划元数据的基础上，对 IT 资产进行统一建模，实现数据种类和数据标准的统一。进而完成运维数据的关联，包含数据之间的归属关系、数据和业务之间的关联关系、资产和资产的连接关系、告警和告警的根源因果关系等等。这样原始的数据被赋予了新的含义，为数据的挖掘、刨析和场景应用提供了基础。
3.智能化运维应用
利用人工智能技术，对收集和关联的运维数据进行深度挖掘和刨析，实现运维数据的智能化应用。例如，通过机器学习和数据挖掘算法，预测 IT 资产的故障和性能瓶颈，提前进行维护和改善；通过大数据刨析，发现业务系统和 IT 资产的使用效率和潜在风险，为企业决策提供有力支持。
4.连续改善和迭代
智能运维系统不是一次性建设完成的，而是一个连续改善和迭代的过程。企业需要根据实际情况，不停调整和改善运维策略和算法，提高运维效率和效果。同时，随着企业业务的成长和 IT 环境的变化，智能运维系统也需要不停升级和扩展，以满足企业日益增长的需求。
