数字化运维虚拟培训
随着虚拟现实技术的发展，虚拟培训逐渐成为关键技术培训的重要手段之一，主要因其具有训练中无人员与应急设备损险、可反复演练及科学分析评分、对具有安全隐患场景真实模拟的沉浸式感官体验等特点，已经在国内外的教育实训、工程机械、演练、信息管理、设计展示等领域得到广泛应用。
只接受理论知识后立即实操，有人员设备损险。
数字化运维的发展
数字技术的快速发展和普及应用正在影响政治、经济、社会等各个层面的转型发展，激发了大量的应用场景需求，反过来又带来相应的合规性和规范性限制。
企业的商业模式越来越以客户为导向，基于供应链、价值链的运营机制和基于大数据、智能化的决策方式，企业的管理主题、管理方法和管理工具都在发生剧烈变化。
与传统信息化聚焦于提升管理效率不同，数字化转型更是一场从内到外的变革：从服务于具体业务到服务于商业模式的变化，从强调面向职能到强调面向场景，从突出功能强大到突出引擎构建能力，从突出技术性能到突出用户体验，从强调流程贯通到强调数据整合。
数字化运维怎样赋能？
数据当然需要通过分析才能发挥价值。今天人工智能异常，好像是良药一般。其实，数据挖掘、机器学习和人工智能这三个概念，是有密切联系也有具体区别的。
数据挖掘是从一整套方法路线来讲的，指通过数据库、统计学、机器学习算法等技术，在数据中通过探索和建模的方法，发现未知并且有价值的规则和模式的一种技术，也指使用上述技术进行的建模过程。
数据挖掘有自有的闭环方作为佳实践，需要经过业务理解-数据理解-数据准备-数据建模-模型优化与验证-部署上线的完整过程。
数字化运维面临的问题
由于运维对象、运维工具、运维需求的快速变化，导致金融机构有少则几套监控工具，多则数十套监控工具，而这些监控工具通常是在不同时期建设的，所以他们之间往往数据没有打通，技术栈也有较大的区别，形成了一座座运维数据的孤岛。
运维人员日常需要在众多的监控工具之间切换来切换去，导致故障的发现困难，故障的定位耗时耗力，故障的解决重复劳动，无法形成有效的知识积累。
并且以前基于固定阈值的告警规则无法满足海量监控指标的设置和管理，需要将人工智能技术与运维工作结合到一起。随着智能运维（AIOps）的快速发展，机器学习的算法、模型等对运维数据的规范化提出了更高的要求。
