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隨著數字化貫徹深入，以云計算、大數據、微服務、人工智能為代表的新興技術快速發展。在此環境下，數據中心業務云化快速發展，為其運維管理帶來一系列機遇及挑戰：

數據中心運維中臺建設應基于各數據中心現有資源的運維管理需求，通過數據及知識沉淀、組件復用、算法積累等方式，實現運維共用能力復用的中臺化沉淀，完成數據中心從運維到運營的演變，推動用戶數字化轉型。

• 1. 建立面向數據中心資源的統一管控資源交互層能力

  建設數據中心的數據采控的集中管控能力，優化、集成或替換現有數據采集的功能布局，提高自主可控能力，滿足圍繞數據中心的智能化生產運維工作開展，幫助用戶實現跨節點、多數據中心資源統一采控納管。

• 2. 建立運維數據治理、打通、計算、運維場景支撐和智能化的持續演進能力

  以配置數據為根基，以數據治理為手段，圍繞運維對象構建配置模型的配置管理思路，將分散在各個業務及管理環節的已有數據進行接入、清洗、整合、分析和消費,實現運維數據的價值挖掘和場景服務以及數據支撐體系，滿足數據中心運營的精細化管理。

• 3. 搭建模塊化、組件化、共性化的敏捷業務服務和服務治理能力

  運維數字中臺建設以微服務、大數據等云原生技術架構，幫助數據中心建立運維中臺組件服務標準和公共基礎組件服務，不斷建設、下沉共性組件，以便上層運維場景應用復用底層公共組件，避免重復能力建設，提高運維標準化能力，易于運維場景聯動。

  通過運維服務治理能力，為企業用戶提供高效、全面、敏捷化和全方位的服務支持提供服務支撐能力。

• 4. 應用場景共研共享生態化

  數據中心運維應從運行態模式走向“運行+開發態”的結合，實現場景開發創造，豐富生態場景，讓用戶自身可以不斷運營優化，賦能數字化運營。促進運維人員向運維開發人員轉型。

• 5. 構筑可持續運維積累能力

  提倡“整合場景、融入場景、自建場景”的可持續運維積累策略，使得數據中心用戶不斷積累運維能力、豐富運維場景、迭代化發展，走向運營模式的能力。