根據Digital Enterprise Journal最新報告，顯示自2016年以來，互聯網環境的變化量每年以86％速度增長，但是同期用于管理互聯網的工具有效性則下降29％。這意味著，即使許多企業已經清晰意識到具備數字化能力的重要性，致力加快數字轉型進程，但卻缺乏針對性的管理工具，來維護企業內部網絡與系統的安全。

大多數時候企業管理者十分被動，常常等待著意外風險的到來，因為企業很難預知攻擊者所采取的入侵方式。而且就算現有基礎架構做出警示，有時也無法引起注意。微軟情報團隊（Threat Protection Intelligence）曾進行調查，指出人為攻擊活動之所以能暢行無礙，是由于入侵常常始于不太復雜的惡意程式，即使觸動企業內部警告系統并被解決方案阻擋，但隨后通過部署管理權限就能關閉防毒，讓企業毫無察覺。

因此，企業不應該總是依賴于從意外事故了解互聯網性能，需要采取頻繁的自主檢測措施，主動挖掘自身架構的弊端進行優化與升級，同時尋找出愈多的潛在問題。451 Research首席分析師Eric Hanselman表示，如果企業IT團隊希望與其業務領域保持相關性，則必須積極主動地確定需求并改善網絡運營，所傳遞的道理也是相同。

首先，風險監控方法。監視目的是設置閾值，使企業管理團隊可以準確了解何時發生問題或可能發生問題。隨著市場對互聯網安全的重視程度增加，有關監視系統的產品與方案也變得多元和復雜，企業應根據其業務需求、數據類型等等角度出發，調整監視策略，合理地組合產品方案，加強監控能力。

根據報告，采用監控策略的企業可以擁有更強對抗能力，例如修復漏洞的平均時間可較其他企業平均縮短6.3倍。此外，這些企業發生異常的概率降低近57％，而每次事故所需要的技術人員也減少66％。

其次，數據驅動方案。如想賦予企業更高的業務效率，必須在維持安全前提下，以數據驅動的角度與見解來改進企業互聯網架構。但是這并不簡單，以當下市場環境而言，一家企業引入的基礎設備已經不再單一，可能包括傳統服務器、云服務器，以及其他物聯網（IoT）與邊緣等等設備，而它們都在實時傳輸和提取著企業的數據。

因此，當企業考慮新的安全解決方案的時候，不僅僅需要最新技術，還須結合其業務規劃，對未來的愿景，以及對數據價值等等進行全面思考，進行部署，譬如戴爾SC7020F解決方案，可通過即時數據回放及遠程即時回放，實現數據保護，還能在本地和遠程陣列之間運行無縫卷級自動故障轉移，確保企業應用程序正常運行。

全球知名市調機構Gartner預測，未來大型企業專用于AIOps和數字體驗監控工具來監控應用程序和基礎架構的比例將從2018年的5％上升至2023年的30％。簡單來說，AIOps就是結合大數據和人工智能（AI）或機器學習功能的軟件系統，以增強并部分替代所有主要的網絡功能，將數據科學應用到數據運營中，以使企業維持高安全性。所以，AIOps也常常被視為下一代網絡解決方案中必要的元素套件。

不過，無論企業最終硬件配置為何，都需要加快對互聯網安全性的防護，借助可用的協作工具，優化企業的整體防御能力。同時也需要關注資源利用率，利用人工智能或者自動化等等創新技術改善安全性能，減輕團隊自身的維護壓力。更重要的是，企業需要抓住當下環境市場機會，否則將無法適應現代化互聯網環境的發展速度，與競爭者的差距越來越大。

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