由于运维对象、运维工具、运维需求的快速变化，导致金融机构有少则几套监控工具，多则数十套监控工具，而这些监控工具通常是在不同时期建设的，轮船ar数字化运维平台，所以他们之间往往数据没有打通，技术栈也有较大的区别，形成了一座座运维数据的孤岛。
运维人员日常需要在众多的监控工具之间切换来切换去，导致故障的发现困难，故障的定位耗时耗力，故障的解决重复劳动，无法形成有效的知识积累。
并且以前基于固定阈值的告警规则无法满足---监控指标的设置和管理，需要将---技术与运维工作结合到一起。随着智能运维（aiops）的快速发展，机器学习的算法、模型等对运维数据的规范化提出了更高的要求。
统一的采控管道，适配所有运维场景及多云区域管理场景，并适配包括异构环境、云原生、信创要求等各类架构，基于互联网---实践经验，轮船ar数字化运维解决方案，帮助企业构建坚实，运维paas底座，轮船ar数字化运维，并助力企业组织提升和自主可控，运维人员以及运维模式需要进一步升级，从传统被动支撑响应人员，转型业务支撑和业务辅助人员，基于运维场景设计，进一步提供运维效率、和安全。
在轨道交通行业中，随着产品的运营，产品数量越来越大、产品类型越来越多、现场环境越来越复杂，轮船ar数字化运维服务，对故障监控、维修、维护的要求也越来越高。
传统保障管理、维护、巡检等业务的开展，主要是通过在固定终端对列车数据进行查询分析、调用并打印业务指导文档、现场查阅及填报等形式，目前已逐渐无法适应车辆技术的高速发展、以及快节奏的轨交运营需求。
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