結(jié)合工業(yè)互聯(lián)、企業(yè)上云等數(shù)字化轉(zhuǎn)型所引發(fā)的新需求和DevOps 理論、體系的發(fā)展，基于對多源業(yè)務系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)的采集匯聚，結(jié)合多種算法，快速發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)運行問題，自動排查和處理故障隱患，降低業(yè)務中斷風險，基于業(yè)務畫像對業(yè)務系統(tǒng)進行健康度評估，沉淀運維經(jīng)驗，構(gòu)建覆蓋智能運維全業(yè)務的指標體系、數(shù)據(jù)模型和具有機器學習能力的算法庫，形成運維知識庫 , 使故障定位更快、更準，減少誤報率和人員分析排查時間，實現(xiàn)業(yè)務基礎設施的數(shù)字化、智能化健康管理，提升業(yè)務連續(xù)性。