大數(shù)據(jù)定義智能運維

　　無數(shù)據(jù)，不AI。而沒有統(tǒng)一完整的基礎數(shù)據(jù)資源平臺管理，AIOps也無從談起?；A運維數(shù)據(jù)資源平臺是AIOps的數(shù)據(jù)基石，也是未來支撐企業(yè)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的兩大數(shù)據(jù)平臺之一。構建數(shù)據(jù)平臺需要數(shù)據(jù)治理工作的保駕護航。然而在運維數(shù)據(jù)治理領域開展數(shù)據(jù)治理工作尚屬空白，缺乏理論體系支撐和值得借鑒的成功經(jīng)驗。本書在分析運維數(shù)據(jù)治理與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理的差異化特點基礎上，對于數(shù)據(jù)治理的DAMA理論體系在運維數(shù)據(jù)管理領域實現(xiàn)了在廣義元數(shù)據(jù)管理、廣義數(shù)據(jù)標準、廣義數(shù)據(jù)模型等理論突破，創(chuàng)造性的提出運維數(shù)據(jù)模型建設，為運維數(shù)據(jù)治理構建了體系化理論并提供了具有方法論支撐的完整藍圖。同時，就運維數(shù)據(jù)平臺建設本書也分享了基于數(shù)據(jù)模型實體庫的概要設計，以數(shù)據(jù)湖為基礎，包含運維數(shù)據(jù)中臺建設的架構規(guī)劃。本書還在工業(yè)運維領域略作延展，分析工業(yè)運維數(shù)據(jù)模型的差異化特點，就包括數(shù)字孿生、時空數(shù)據(jù)等關鍵工業(yè)技術為核心的物理融合技術做了介紹，提出了開展智能工業(yè)運維的必要內(nèi)容。

　　湯濱20年以上企業(yè)數(shù)據(jù)管理和應用領域從業(yè)生涯，先后服務SPSS、SAP、Splunk等國際知名軟件廠商，并作為核心團隊成員在多家創(chuàng)業(yè)公司帶領團隊開拓業(yè)務。