前言
数字化转型是今天金融企业保持竞争力、拓展业务边界的必经之路。这让企业数据中心运维工作不得不面对海量数据压力的挑战。显然，传统运维方法已经无法满足企业数字化时代的新需求，构建面向未来的智能运维体系成为金融企业转型的关键。
2022年银保监会发布的《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》、中国人民银行发布的《金融科技发展规划（2022-2025年）》等政策文件，明确提及要建立健全金融数据中心智能化运维机制，积极运用大数据加强态势感知、故障预警和故障自愈，不断提高运维智能化水平。
IDC认为，智能运维是通过使用大数据分析（Big Data Analytics）和人工智能（AI）等技术对企业不断增长的IT系统数量、规模和复杂性进行事件关联、根因分析、决策支持等工作来自动化处理并增强IT运维的能力及效率。
智能运维作为支撑金融机构数字化业务稳定持续运行的关键手段，在未来发展前景广阔。一方面，传统的运维手段以难以满足金融机构愈加复杂的业务监控和安全管理需求；另一方面，通过智能运维手段，金融机构能有效监控不同运维场景中的运维资源，并能通过大数据分析（Big Data Analytics）和人工智能（AI）等技术应用及时实现运维全生命周期的智能化管理，从而保障系统稳定性和业务连续性，这也是金融机构可持续发展的基础。
网强结合自身近20年的经验，推出了以场景驱动、数据驱动、产品创新而开展的智能运维，实施管理运营的智能运维体系。
AImaster智能运维管理产品概述
AImaster 智能运维管理以平台化管理方式，将对全栈IT资源进行全方位立体化实时监控，借助机器学习、大数据分析，各类 KPI 性能数据查看，建立统一化运维数据中台，进行数据管理和数据治理。结合机器学习和AI大数据算法实现指标基线趋势预测和异常检测以及关联关系挖掘，帮用户分析问题的根源和趋势。为客户提供实时数据监控、故障预测，及时通知、流程化处理，做好事前预防、事中故障定位、事后统计分析的闭环管理，实时掌握业务和 IT 资源的健康状态，快速建立智能化敏捷运维管理体系。
Almaster提供平台级架构设计，组建化微服务模式，为IT运维管理提供良好的基础平台方便后续的应用扩展，建设统一运维大数据中台，满足多场景化服务。
AImaster智能运维在金融领域已经成功应用，涉及银行、保险、证券等金融机构正加速建设智能运维体系。
金融客户的运维场景主要有：全栈设备集中监测、监控告警、故障发现、故障诊断、根因分析、故障自愈等。通过数据整合与拓展运维对象，构建运维大数据平台，在机器学习+AI算法支撑下，可以通过智能化告警策略，进行心跳检测、健康状态、故障预测等手段，自动发现监控中的异常波动；多种告警方式及时通知运维人员，海量数据分析实现快速故障定位，故障修复等场景的智能化管理，从而有效实现运维全生命周期的低成本、高效率、高质量管理。
