在后IT建设时代，IT运维工作的重要性日益凸显。对于构建IT运维管理系统而言，如何使用系统的方法来改善运维服务以及对运维过程进行全面审查尤为重要。

传统的IT架构，在业务发展中面临的以下问题：研发缺乏技术基线，系统建设缺乏统一规划，创新能力不足，业务间数据壁垒严重；数据及业务资产复用不足

确定怎样通过IT来支撑关键业务流程和业务能力评估行业内外的最佳范例扫描企业需求有关的经过验证的技术组织企业高层领导进行IT愿景会议，以便在今后5年的IT期望的状态达成共识

什么是信息管理呢?它涉及到哪些内容?在我们的实际工作中,有哪些具体表现?我们常常遗漏了哪些方面呢?这些问题,我们在后面的讨论里面再去信息探讨和阐述。

数字生产力是人类改造自然的新型能力，正引发人类认知新规律、发现新现象、创造新事物等方式的根本性变革，必然会对产业创新、经济发展、社会治理等产生深层次影响。

在如今的数字经济浪潮下，汽车产业正面临着前所未有的转型大变局，汽车产品的属性正在从传统的机电一体化产品升级成为软硬件深度融合的智能终端，“软件定义汽车”已成业界共识。

大部分国内互联网公司没有真正的SRE团队。即使有这样的团队，据我所知他们可能更关注一些更宏观的稳定性建设。日常的服务级别的线上稳定性保障，一般都是由研发团队主要负责的(一般是事故主要责

可观测性（Observability）一词最早出现在控制论领域，有着几十年的历史。随着云原生时代的到来，2018年，CNCF率先将可观测性一词引入IT领域，并称可观测性是云原生时代必须具备的能力

随着软件复杂度的不断提升，单体应用架构逐步向分布式和微服务的架构演进，整体的调用环境也越来越复杂，仅靠日志和指标渐渐难以快速定位复杂环境下的问题。对于全栈可观测的诉求也变得愈加强烈

研发，SRE，运维是工种，而DevOps是体系。如果拿足球来打比方，研发，SRE，运维对应的就是前锋，中场，后卫这样的位置，而DevOps则是诸如4-3-3这样的阵型。

在任何有一定规模的企业内部，一旦推行起来整个SRE的运维模式，那么对于可观测性系统的建设将变得尤为重要.

AIOps将人工智能应用于运维领域，基于已有的运维数据（日志、监控信息、应用信息等），通过机器学习的方式来进一步解决自动化运维没办法解决的问题。AIOps不依赖于人为指定规则，主张由机器学习