数字化运维主要功能
应急处置培训。模拟各种人为、意外及自然事故场景，实现拟真环境下的应急演训。
模拟各种危险的、少见的、的事故场景而无需担心人员设备损伤。考核评分。提供教学辅助系统，系统将分为教师端与学员端，并且提供一套完备的人员注册、登录、上机、学分管理系统，以及一套库管理、测试内容编辑与发布管理、考核与评分管理系统。
数字化运维解决困难
运维如何走向IT运营，除了业务连续性保障和IT服务质量提升外，IT运维如何面向业务价值，如何提升企业的整体IT敏捷和客户体验，在企业竞争中至关重要，工具烟囱林立，企业不缺运维系统，而缺的是如何满足变化的运维管理场景和诉求，因而架构上的烟囱化、管理上的割裂化，都无法支撑运维体系进一步深化。
数字化运维解决困难
企业对信息化安全要求也越来越高，基线、补丁、安全编排与响应等建设缺乏，尤其是缺乏基于数据、流程、自动化的能力，难以实现整体信息安全提升，过往运维操作低效、容易出错、难以标准化的问题越来越明显。
同时由于运维技术栈复杂度更高，已经难以通过人力运维来满足规模化、异构化的运维，企业 IT也随之不断发展，并且业务趋向互联网化、规模化，运维对象数量快速增长。
运维对象类型不断增加，以往以硬件、系统、虚拟化、资源为中心的运维对象，发展为以软件定义、微服务、容器、应用维度为中心的运维模式。
数字化运维-数据增强
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，保证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。