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        随着计算密度的增⾼，数据中⼼的容量越来越⼤，计算体系架构越来越复杂，运维监控的项⽬愈加繁多，以及发⽣事故后，如何定位问题，上万台服务器，⼏千个软件模块，互相之间的⼤量访问数据，传统的⼈⼯运维变得越来越低效，甚⾄在现有的阶段下越来越不切实际，取⽽代之的是利⽤AI算法分析海量运维数据，⾃动且准确的发现并定位问题，从决策层⾯提⾼运维效率。IDC认为，未来数字化基础架构的管理需要实现云端洞察、智能运维和跨域管理等⽅⾯

在⼤数据时代，企业将充分利⽤云端的⼤数据分析和多层⼈⼯智能架构，通过云端训练建⽴丰富的系统故障模型，从⽽实现智能的故障预测，以及前瞻性的系统性能、容量的预测。

数字化基础设施通过提供开放的应⽤程序接⼝（API），与各种不同的⼯作流程⾃动化⼯具集成，以确保对开放的⼯具⽣态系统的⼴泛⽀持，实现⾃动化运维。

智能运维将依赖于⼈⼯智能技术和机器学习实现，云计算为资源调配提供了⼀个控制点和⾃助服务功能，使开发和九曲团队能够快速访问资源。智能运维可⽀持更⾼级别⼯作负载的可移植性和对⾼度动态应⽤程序的⽀持，同时可以控制成本，实现安全法规的遵从性。

未来，数字服务将越来越多的出现在云和业务边缘位置，⽽不仅仅是核⼼数据中⼼。基于延迟、可操作性及合规性在最佳位置部署变得⾄关重要。通过基础架构的灵活部署可以简化和克服诸如数据归属权、边缘IT服务和降低连接成本等问题。同时，跨域管理将变得⾄关重要，数据全⽣命周期的跨域管理能够使管理团队更加灵活，并⼤幅减少在部署位置上所受的限制。