数据汇聚：首先我们需要把摄入的数据能够汇集到统一的位置，---能够通过统一的方式能够在需要时访问到。
这个过程中的一个重要方法是通过建立运维数据命名空间的标签体系，能够对集成的数据进行标注。
另外数据平台提供了单元化的数据存取模块，实现了对底层集成的静态历史数据和动态实时流式数据多模存储复杂性的隔离，为后续的数据处理单元扫清障碍。
数据过滤：大部分的 ai 算法及数据仓库的构建都要求对输入的数据进行过滤。如数据仓库的 etl 过程中的数据清洗、转换，ai 场景下特征工程中的大部分的工作都涉及到数据过滤的内容。
数据过滤可以在数据汇聚之前进行，也可以在数据汇聚之后进行，甚至在数据汇聚的过程同时进行过滤操作。但是一般来说，在完成数据汇聚之后执行数据过滤操作往往更有意义。
越来越多复杂的机器进入到工作场所，设备维护和故障排除时长发生，工作场所的工人明明有操作能力，但身边却没有那么多来指导，这样的问题时有发生。如果在外地甚至国外这样的问题将---，汽车mr数字化运维，不仅等待周期较长，业务损失较大还要额外付出高昂的差旅费用，既费时又增加了业务成本。利用ar与远程通讯技术结合的ar远程指导解决方案，专门为满---上需求设计，可以---提高技术指导效率，缩短指导周期，节约业务成本。
进入到云计算时代之后，it的边界被完全打开，更多的联接、更多的设备、云化的系统和应用，汽车mr数字化运维服务，以数据中心为例，采用分布式系统，且集群庞大，传统运维方式明显已经无法应对这么复杂的it环境。
例如，随着机器学习、---学习等技术的不断成熟，ai技术将在业务运维体系中得到广泛的应用，也同时推动了智能运维的发展趋势，可以将运维人员从纷繁复杂、过度依赖人工的监控、发现、告警和修复工作中解放出来，而运维也将变得自动化、智能化。
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