亞太地區市場在整個地區都是分散的，導致不同的速度、獨特的環境和組織壓力，以提供一致和完美的數字體驗。

隨著很多企業努力提高其靈活性和資源以滿足消費者的期望，同時降低成本，許多企業正在經歷一場嚴重依賴虛擬技術的數字化轉型，當然還有云計算。

將所有內容遷移到云端的任務通常是自上而下的，而不考慮所涉及的復雜性，導致大多數高級管理人員認為云遷移就像“提升和轉移”一樣簡單。但IT運營人員更清楚。事實上，“如何在不提高成本的情況獲得云效率，以及如何著手遷移所有內容？”是一些最常見的問題。

這些問題的答案是需要一種漸進的方法，并且能夠利用標記為IT運營或智能運維（AIOps）的人工智能的新框架。

首先討論增量的方法：

如果企業剛開始進行數字化轉型，那么可以從他人的錯誤中吸取教訓，這些錯誤總是包括遷移過快。因此企業需要制定計劃和流程。也許令人失望的是，該計劃可能意味著，directadmin安裝，如果企業已經在某種類型的私有云上運行，不會盡快遷移所有內容，而是遷移選定的技術，甚至是整合/升級。

通過采用外科手術方法處理移動到云平臺的內容以及何時發生，企業將減輕與管理多個域相關的復雜性，同時使自己能夠從已遷移的技術中獲取更好的數據，這一點至關重要。當企業開始跨不同云遷移數據和關聯技術時，需要采用三個步驟來了解每個部分的執行情況：

（1）從時間的角度來看，技術是如何被使用的？隨著時間的推移，它如何隨著不同的使用和不同的模型而變化的？

（2）查看基礎設施組件的互連性，了解所有內容是如何連接的。

（3）應用程序層在頂部是如何的？隨著時間的推移，應用程序在哪里？還存在哪些其他云平臺以及它將連接到哪里？

完全可見性

由于IT生態系統中發生了如此多的事情，并且產生的數據量，速度和種類繁多，因此流程不再可能維持現狀。為了掌握當今瞬息萬變的IT環境，美國站群服務器 亞洲服務器，企業的多云策略必須專注于完全的可視性，并使用智能運維（AIOps）來理解從其環境中發布的數據。

智能運維（AIOps）將人工智能或機器學習應用于其生態系統生成的大量數據，為其提供必要的洞察力，以了解IT環境如何執行，將企業和基礎設施/應用程序/業務服務之間的關系置于場景中，并根據可能會損害企業生態系統的問題采取行動的運作能力。

如果應用得當，智能運維（AIOps）是一個差異制造者，使IT運營部門能夠自動化流程并更快地做出更好的決策。但是為了讓智能運維（AIOps）能夠正常工作，這一切都歸結到數據上。

任何神經網絡、引擎或模型都只和注入其中的數據一樣有用：垃圾輸入，垃圾輸出。為了正確地準備在智能運維（AIOps）中使用的數據，數據必須經歷五個步驟，其中包括：

（1）數據收集–從IT生態系統中的每個設備開始并持續發現數據。

（2）數據準備-刪除發送有關同一實例的警報的多個源和環境，然后為保留的數據建立一個通用的數據模型。

（3）數據豐富-通過向設備或服務指標添加元數據，為原始數據提供場景或其他洞察力。

（4）數據分析-包括通過動態基線、閾值處理和事件關聯減少不可操作數據量的過程。

（5）數據驅動操作-在數據經歷之前的過程后對其執行自動操作。

智能運維（AIOps）是多云使用的合理策略，因為它提供了對IT生態系統的增強可見性，使企業能夠預測未來可能發生的問題，提供容量規劃儀表板，以及顯示企業更有效利用的云平臺。

如果企業正在考慮遷移到云端，或采用多云策略，這并不一定是一個痛苦的過渡過程。就任何行動而言，企業最好采用計劃周密、統計驅動、允許完全可見性的策略，即使是多云的策略。