背景和挑戰
隨著云計算、大數(shu)據、去IOE、容(rong)器化(hua)等技術(shu)趨勢的(de)(de)(de)持續(xu)深(shen)化(hua)，金融行業(ye)(ye)的(de)(de)(de)業(ye)(ye)務(wu)系(xi)統也在不斷迭代更新，面臨著運(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)維(wei)(wei)對(dui)(dui)象(xiang)（IT系(xi)統）的(de)(de)(de)復(fu)雜(za)度和(he)規模(mo)越來(lai)越大、專(zhuan)業(ye)(ye)技術(shu)棧(zhan)越來(lai)越多(duo)、運(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)維(wei)(wei)工(gong)具(ju)日(ri)益(yi)多(duo)樣化(hua)等難題，傳統運(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)維(wei)(wei)模(mo)式及(ji)管理方法已(yi)難以滿足日(ri)益(yi)增長的(de)(de)(de)運(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)維(wei)(wei)服務(wu)需(xu)求。因此，利用大數(shu)據分析、人(ren)工(gong)智能(neng)算法等新興技術(shu)，構建智能(neng)化(hua)運(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)維(wei)(wei)體系(xi)，早日(ri)實(shi)現(xian)運(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)維(wei)(wei)數(shu)字化(hua)，進一步提(ti)升運(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)維(wei)(wei)自動化(hua)水平，是應對(dui)(dui)運(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)維(wei)(wei)需(xu)求增長的(de)(de)(de)重要(yao)手段，為(wei)建設智能(neng)化(hua)運(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)維(wei)(wei)、逐步減少人(ren)力在運(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)維(wei)(wei)決策(ce)中(zhong)所(suo)占比(bi)例(li)，乃至(zhi)實(shi)現(xian)無人(ren)運(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)(yun)維(wei)(wei)的(de)(de)(de)最終目標奠定基礎。
