统一运维管理平台是否能够涵盖了企业IT信息系统全部内容

这也是IBM智能运维方案努力的方向:) 但通常不会由某个独立的产品能覆盖所有的功能，需要模块化组合。所谓术业有专攻，市场上即便有这样大一统的产品，也会是所有能力上都是浅尝则止，比如网络设备有多个不同厂家不同型号和不同版本，基于各家共同遵循的标准如RFC1213也可以拿到基本的管理信息，可以说他都统一监控管理起来了，但真正出了问题恐怕还要深入厂家私有的信息中去诊断定位。包括OS、中间件、DB、存储等等，管理上都是有标准和私有、浮浅和深入的区别，通常vendor对大家都遵循的标准的支持远不如自己私有部分做的投入和深入，客观上形成一个真正好的运维管理软件需要强有力的vendor support和相互技术共享甚至联合开发的事实。

关于大数据分析模型，手工建模会逐步被机器学习建模取代，一是算法会越来越成熟，二是IT元素间依赖关系越来越复杂，变化越来越快，分布式、动态伸缩、容错等等，包括互联网+的业务转型、管理的深度广度和细粒度造成运维相关数据量越来越大，这些都给模型构建带来越来越大的挑战，这也是机器学习、认知计算、从数据中实时提炼规律并做出预防性提示越来越被关注的原因。