企業在數字化轉型過程中，IT架構越來越復雜，傳統運維系統在使用方面的劣勢越來越大。它們缺乏敏捷應變能力，面對復雜海量的運維業務需求，運維系統數字化需對運維數據分析進行建模及機器學習，缺乏數據和架構及平臺支持；系統各自獨立，數據互相隔離；數據訪問能力低下，大量監控和分析系統的數據各自獨立和隔離，數據調用和獨立模塊無法對全量，全局的歷史數據提供直接在服務能力；運維成本高昂，對云和微服務運維困難重重，這些都已經成為IT系統發展的瓶頸。在此背景下，運維數據中臺應運而生。

構建運維數據中臺，可以打通數據隔閡，減少數據重復處理，重用各種服務，有利于數據挖掘和AI機器學習；通過對海量歷史與實時數據的采集、計算、存儲、加工，提供傳統的數據運行，運維向數字化轉型基礎。運維數據中臺架構見下圖：

運維數據中臺與原有運維監控系統平滑遷移及整合步驟，見下圖：

技術特點：

1. 支持海量數據處理

2. 數據實時性強

3. 敏捷對接上層應用

4. 數據全量在線

5. 可伸縮性強