当组织开始跨不同云平台迁移数据和相关技术时，需要采用三个步骤来了解每个部分的执行情况。
亚太地区市场在整个地区都是分散的，导致不同的速度、独特的环境和组织压力，以提供一致和完美的数字体验。
随着很多企业努力提高其灵活性和资源以满足消费者的期望，同时降低成本，许多企业正在经历一场严重依赖虚拟技术的数字化转型，当然还有云计算。
将所有内容迁移到云端的任务通常是自上而下的，而不考虑所涉及的复杂性，导致大多数高级管理人员认为云迁移就像“提升和转移”一样简单。但IT运营人员更清楚。事实上，“如何在不提高成本的情况获得云效率，以及如何着手迁移所有内容？”是一些最常见的问题。
这些问题的答案是需要一种渐进的方法，并且能够利用标记为IT运营或智能运维（AIOps）的人工智能的新框架。
首先讨论增量的方法：
如果企业刚开始进行数字化转型，那么可以从他人的错误中吸取教训，这些错误总是包括迁移过快。因此企业需要制定计划和流程。也许令人失望的是，该计划可能意味着，如果企业已经在某种类型的私有云上运行，不会尽快迁移所有内容，而是迁移选定的技术，甚至是整合/升级。
通过采用外科手术方法处理移动到云平台的内容以及何时发生，企业将减轻与管理多个域相关的复杂性，同时使自己能够从已迁移的技术中获取更好的数据，这一点至关重要。当企业开始跨不同云迁移数据和关联技术时，需要采用三个步骤来了解每个部分的执行情况：
（1）从时间的角度来看，技术是如何被使用的？随着时间的推移，它如何随着不同的使用和不同的模型而变化的？
（2）查看基础设施组件的互连性，了解所有内容是如何连接的。
（3）应用程序层在顶部是如何的？随着时间的推移，应用程序在哪里？还存在哪些其他云平台以及它将连接到哪里？
完全可见性
由于IT生态系统中发生了如此多的事情，并且产生的数据量，速度和种类繁多，因此流程不再可能维持现状。为了掌握当今瞬息万变的IT环境，企业的多云策略必须专注于完全的可视性，并使用智能运维（AIOps）来理解从其环境中发布的数据。
智能运维（AIOps）将人工智能或机器学习应用于其生态系统生成的大量数据，为其提供必要的洞察力，以了解IT环境如何执行，将企业和基础设施/应用程序/业务服务之间的关系置于场景中，并根据可能会损害企业生态系统的问题采取行动的运作能力。
如果应用得当，智能运维（AIOps）是一个差异制造者，使IT运营部门能够自动化流程并更快地做出更好的决策。但是为了让智能运维（AIOps）能够正常工作，这一切都归结到数据上。
任何神经网络、引擎或模型都只和注入其中的数据一样有用：垃圾输入，垃圾输出。为了正确地准备在智能运维（AIOps）中使用的数据，数据必须经历五个步骤，其中包括：
（1）数据收集–从IT生态系统中的每个设备开始并持续发现数据。
（2）数据准备-删除发送有关同一实例的警报的多个源和环境，然后为保留的数据建立一个通用的数据模型。
（3）数据丰富-通过向设备或服务指标添加元数据，为原始数据提供场景或其他洞察力。
（4）数据分析-包括通过动态基线、阈值处理和事件关联减少不可操作数据量的过程。
（5）数据驱动操作-在数据经历之前的过程后对其执行自动操作。
智能运维（AIOps）是多云使用的合理策略，因为它提供了对IT生态系统的增强可见性，使企业能够预测未来可能发生的问题，提供容量规划仪表板，以及显示企业更有效利用的云平台。
如果企业正在考虑迁移到云端，或采用多云策略，这并不一定是一个痛苦的过渡过程。就任何行动而言，企业好采用计划周密、统计驱动、允许完全可见性的策略，即使是多云的策略。
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