大数据运营阶段必须部署大数据核心平台，支持IT、网络、私有云等数据的访问，建立IT基础设施监控和大屏、和私有云平台可视化大屏，部署统一告警平台，进行大屏幕、私有云等大屏幕进行大数据管理。
运营维护阶段需要采集客户端以及后端性能数据，采用拓扑实时大屏幕，对用户体验进行实时监控，大屏幕、浏览器用户体验和大屏幕，深入分析应用程序的端到端性能，并建立企业业务管理座舱，以进行业务应用与IT系统的关联分析。
智能化操作阶段要求部署机器学习平台和深度学习平台，以更好地预测IT资源，预测用户体验和预测用户保留能力，以及应用健康对商业影响的预测等等。
一个完整的云智能体系结构主要分为三部分：
大数据采集部分：建立一套针对硬件设施、网络、主机系统、关键业务监测、分析、日志采集等大数据采集平台，使得它能快速地采集和显示监测对象的基本信息及其运行状态，对各种硬件、网络、主机系统和关键业务的健康度能全面、准确地评估。
数据挖掘部分：构建大型数据提取标准、管理和建模平台，通过与之配套的各种大数据处理工具，选择相应角色所需的信息；操作策略及操作行为，可自由组合各种界面、大数据、功能模块及处理流程，形成针对此种应用场景的定制化工作平台；处理并处理大数据的数据。与此同时，大数据不断沉淀，形成大数据运营管理仓库，提供丰富的大数据管理工具、插件，为大数据的进一步应用提供支持。
大数据应用部分：从海量的数据沉淀中，通过成熟的大数据分析模型和智能算法，为相关人员提供重要决策大数据依据，在《决策》《管理》《实施》三个角度对“网络”、“数据中心”、“应用”、“安全”、“运营”五个维度进行大数据建模，最终实现多维大数据的组合分析，辅助大数据决策，为大数据的运营管理提供支持。
随着IT行业的发展，服务器规模不断扩大，业务场景日趋多样化，这是一个值得关注的问题。此外，在从不连续的大量数据中找出产生故障的根源时，使用了更多的工具，
报警是运维人员与系统进行沟通的一种方式，运营人员每天有50%的工作内容，只有50%在计划中。随着更多的企业上云，运营工作的范围正在迅速扩展。失效原因日益复杂，单靠现有经验已经无法处理早已不可行，部分故障是已知问题，但由于牵涉面广暂时不便解决，需要周期性重复处理。
动力警报基线
常规固定报警基线存在诸多缺陷，如重复触发，则会产生大量报警，且重复触发的报警能掩盖实际情况。基于历史数据统计值生成动态报警基线，除了自动生成外，还可以人工创建、修改。
对AI应用到整个运维会有一定的价值，一是更主动地对系统数据进行采集，实时感知用户的实际性能体验，借助机器学习技术进行故障预测，采用更丰富多样的告警通知方式。在关联的观点下，能有效地找出问题的根源，根据时间顺序或逻辑，找出多个现象相互影响的关系，将报警联系起来，降低了人为筛选无用或重复信息的代价。切入商业视角，更直接地支持业务提升，通过大数据技术，打破多个业务间的数据孤岛，更好地体现IT在企业中的价值。各种API呈现方式灵活多变，不仅有大屏幕、报表、报表等大数据技术，以及大数据技术，使实时数据呈现成为可能，而且在同一区域视野下，可以显示更多维度的信息。 云呐统一运维管理平台，通过对网络设备管理、服务器管理、存储设备管理、业务应用管理、无线管理、日志分析、办公设备/联网设备、动环系统等本地和异地网络的实时监控、自动巡检，精准采集、分析故障信息，判断重要数据性能指标，实现大规模数据中心的集中统一管理。如果对云呐统一运维管理平台有什么疑问，你可以联系在线客服，或直接注册免费试用云呐系统。
当IT基础设施运行时，优化用户体验和业务操作，实现三个方面能力的提高，那么有没有必要做更多的事？对于这一问题，我们可以从以下几个方面做进一步的思考：
交叉系统：能统一地对多个系统数据进行汇总，并整理出相应的模型，把原来孤立的数据孤岛联系起来。
高效：看不见故障现象，不会割裂，能迅速地在多个现象中，理清因果关系，并迅速地挖掘出根因。
高度精确：最大限度地避免了人为判断中引入的干扰，使分析结果的可行性得到极大提高。而且随着故障处理次数的增加，能给出相应的处理意见。
针对企业：从最后和最重要的业务角度出发，自影响业务的结果，不断扩展需要考虑的影响因素。基于该模型，可以真正发现运营和运营数据之间的相关性。
