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集团不仅要给分子公司和责任，还要强调赋能。从强调管理体系的完整性到---问题导向思维，从整体规划到迭代试错，从厂商---卖产品到客户---做服务。
数据当然需要通过分析才能发挥价值。今天-异常，好像是良药一般。其实，数据挖掘、机器学习和-这三个概念，是有密切联系也有具体区别的。
1.数字化运维的架构，首先要有坚实的底座，因为数字化运维的服务主要以云化部署，要求平台的能力积累和资源足够厚重。
2.服务的解决方案要足够丰富，企业随着-的深入，不仅在日常运维上需求升级，更在-咨询或是数字化运营这些更高维度上，对运维服务有新的需求。而华为的运维服务解决方案集，则具备了业界丰富的服务体系。
3.行业场景与运维体系相结合，产生了很多个性化的服务需求。因此，不断拓展服务场景，亦是运维服务升级的未来方向，
如何解决云化的过程中数据的迁移、私有云和公有云之间的迁移、公有云和公有云之间的迁移的带宽问题，以及混合云的带宽---问题是企业-不可回避的一个问题。如果从云---数据拷贝下来，不但要收费，运输也存在安全问题，因此从企业的角度考虑，需要运营商按需提供带宽，快速实现公有云和私有云之间的---数据迁移。
联系时请说明是在云商网上看到的此信息，谢谢！
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