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内容简介:
无数据,不AI。
而没有统一完整的基础数据资源平台管理,AIOps也无从谈起。
基础运维数据资源平台是AIOps的数据基石,也是未来支撑企业数据战略的两大数据平台之一。
构建数据平台需要数据治理工作的保驾护航。然而在运维数据治理领域开展数据治理工作尚属空白,缺乏理论体系支撑和值得借鉴的成功经验。
本书在分析运维数据治理与传统数据治理的差异化特点基础上,对于数据治理的DAMA理论体系在运维数据管理领域实现了在广义元数据管理、广义数据标准、广义数据模型等理论突破,创造性的提出运维数据模型建设,为运维数据治理构建了体系化理论并提供了具有方法论支撑的完整蓝图。
同时,就运维数据平台建设本书也分享了基于数据模型实体库的概要设计,以数据湖为基础,包含运维数据中台建设的架构规划。
本书还在工业运维领域略作延展,分析工业运维数据模型的差异化特点,就包括数字孪生、时空数据等关键工业技术为核心的物理融合技术做了介绍,提出了开展智能工业运维的必要内容。
书籍目录:
第一章 总论11
1 运维管理的现状11
2 AIOps为什么会成为公认的运维管理的方向13
3 AIOps对于运维数据管理提出的需求与挑战17
第二章 需求分析24
1 企业数据治理概论24
2 运维数据治理的差异化分析46
3 运维数据治理工作的策略与原则49
4 运维数据治理工作的创新思路51
第三章 解决方案—企业基础数据平台建设56
1 运维数据管理系统58
2 运维数据模型建设思路69
3 企业统一基础数据管理平台84
第四章 实施规划与案例分享118
1 案例分享118
2 运维知识图谱125
3 实施规划128
4 对AI的认知149
第五章 运维数据资产化与运维管理数字化转型155
第六章 智能工业运维探索164
1 数字孪生技术173
2 时空数据181
3 工业运维数据模型186
4 基于物联网的工业运维数据平台188
5 物理信息融合197
第七章 结语203
作者介绍:
汤滨
20年以上企业数据管理和应用领域从业生涯,先后服务SPSS、SAP、Splunk等国际知名软件厂商,并作为核心团队成员在多家创业公司带领团队开拓业务。
出版社信息:
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原文赏析:
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其它内容:
书籍介绍
无数据,不AI。
而没有统一完整的基础数据资源平台管理,AIOps也无从谈起。
基础运维数据资源平台是AIOps的数据基石,也是未来支撑企业数据战略的两大数据平台之一。
构建数据平台需要数据治理工作的保驾护航。然而在运维数据治理领域开展数据治理工作尚属空白,缺乏理论体系支撑和值得借鉴的成功经验。
本书在分析运维数据治理与传统数据治理的差异化特点基础上,对于数据治理的DAMA理论体系在运维数据管理领域实现了在广义元数据管理、广义数据标准、广义数据模型等理论突破,创造性的提出运维数据模型建设,为运维数据治理构建了体系化理论并提供了具有方法论支撑的完整蓝图。
同时,就运维数据平台建设本书也分享了基于数据模型实体库的概要设计,以数据湖为基础,包含运维数据中台建设的架构规划。
本书还在工业运维领域略作延展,分析工业运维数据模型的差异化特点,就包括数字孪生、时空数据等关键工业技术为核心的物理融合技术做了介绍,提出了开展智能工业运维的必要内容。
网站评分
书籍多样性:7分
书籍信息完全性:7分
网站更新速度:5分
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书籍清晰度:7分
书籍格式兼容性:8分
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安全性:9分
稳定性:8分
搜索功能:4分
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书籍真实打分
故事情节:5分
人物塑造:5分
主题深度:6分
文字风格:3分
语言运用:5分
文笔流畅:4分
思想传递:5分
知识深度:3分
知识广度:9分
实用性:4分
章节划分:9分
结构布局:7分
新颖与独特:4分
情感共鸣:9分
引人入胜:3分
现实相关:7分
沉浸感:5分
事实准确性:8分
文化贡献:3分