大數據定義智能運維

　　無數據，不AI。而沒有統一完整的基礎數據資源平臺管理，AIOps也無從談起。基礎運維數據資源平臺是AIOps的數據基石，也是未來支撐企業(yè)數據戰(zhàn)略的兩大數據平臺之一。構建數據平臺需要數據治理工作的保駕護航。然而在運維數據治理領域開展數據治理工作尚屬空白，缺乏理論體系支撐和值得借鑒的成功經驗。本書在分析運維數據治理與傳統數據治理的差異化特點基礎上，對于數據治理的DAMA理論體系在運維數據管理領域實現了在廣義元數據管理、廣義數據標準、廣義數據模型等理論突破，創(chuàng)造性的提出運維數據模型建設，為運維數據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，就運維數據平臺建設本書也分享了基于數據模型實體庫的概要設計，以數據湖為基礎，包含運維數據中臺建設的架構規(guī)劃。本書還在工業(yè)運維領域略作延展，分析工業(yè)運維數據模型的差異化特點，就包括數字孿生、時空數據等關鍵工業(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)運維的必要內容。

　　湯濱20年以上企業(yè)數據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。