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大數據定義智能運維

作者：湯濱
出版社：機械工業
ISBN：9787111641308

出版日期：2020/01/01
裝幀：平裝
頁數：180

人民幣：RMB 88 元售價：元

內容大鋼

    無數據，不AI。而沒有統一完整的基礎運維數據資源平台，AIOps也無從談起。基礎運維數據資源平台是AIOps的數據基石，也是未來支撐企業數據戰略的兩大數據平台之一。
    本書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理論體系在運維數據管理領域實現的廣義元數據管理、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系化理論基礎，並提供了具有方法論支撐的完整藍圖。同時，本書就基礎運維數據資源平台建設，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，包含運維數據中台建設的架構規劃。最後，本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。
    本書不僅適用於IT服務從業者，也適用於從事IT技術咨詢、開發、建設的一般讀者。

作者介紹

湯濱
湯濱，20年以上企業數據管理和應用領域從業經歷，先後服務SPSS、SAP、Splunk等國際知名軟體廠商，並作為核心團隊成員在多家創業公司帶領團隊開拓業務。

推薦語
前言
第1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——企業基礎數據平台建設
  3.1  運維數據管理系統
  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台
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台
  6.5  物理信息融合
後記

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