IT智能运维服务平台建设

 

一、运维痛点

1.1 运行不可见

IT规模日益庞大，技术越发集约，无有效手段直观、动态、准确呈现的业务、系统的运行情况、组织、人员的工作效率、质量情况，资源的使用、分配等情况，无法对掌握和了解IT运行全貌。

1.2 运维不可管

虚拟化、容器化、SDN/SDS等云计算及相关技术的广泛应用，运维的边界越发模糊，对设备资源的集中管控、资源运行的监控管理、面向运维的过程管控日益复杂，无法实现从技术到管理、从资源、人员、到流程的全面管控。

1.3 运维不可预

深陷于事后处置，疲于“救火”。无法有效地整合、汇聚运维数据，串接运维过程涉及到的人、事、物，充分发挥出运维数据价值，从而感知趋势、聚焦重难点、提前消除潜在隐患，无法由被动转主动运维。

1.4 运维全程未贯通

运维全过程未完全贯通，重头轻尾略过程，重监测和修复，轻分析、总结，运维全过程是散点式，且存在断点，未形成有效的完整运维闭环。

二、解决方案

2.1 总体思路

2.1.1 一体化

贯通和覆盖监测、分析、修复和总结等运维全过程，形成完整的运维闭环，持续自更新迭代。

2.1.2 服务化

以运维即服务（OaaS）理念，将运维功能进行服务化封装、发布，以服务目录的方式发布。用户自助订单式下单、获取，后台自动化部署、交付。

2.1.3 智能化

运维趋势由ITOM向AIOps演进，其实质是对运维规则或知识的AI化，即将人工总结运维规则的过程转变为自我提炼、学习、迭代的过程，同时将这种AI化渗透至运维的监测、分析、决策、修复、总结全程，实现运维全过程的AI化。

2.1.4 移动化

将运维事件处理、运维协同、告警通知等常规功能或服务，由PC端向移动端迁移，提升运维的及时性和便捷性，实现随处随时掌握运维信息、处理运维事件。

2.2 总体架构

基于总体设计思路，以集中监控为基础，服务流程为贯穿，智能分析为决策、自动化为执行、服务门户为窗口，六部分紧密融合，覆盖运维全过程，形成运维完整闭环，构成一体化运维服务管理平台。

 

 

2.2.1 集中监控，“全准快”

以代理、无代理等方式，采集各类IT组件的运行数据，全面、及时和准确地掌控信息系统及其组件运行状态，及时预警或告警。

 

 

监控指标精简化、直击关键点，监控指标规范化、形成指标标准化清单，指标阈值由固定阈值转为动态区域阈值，及时梳理和提炼运维事件间的逻辑关联关系、并形成关联规则进行固化。

 

 

2.2.2 运维流程，“轻敏贴简量”

基于IT服务管理最佳实践ITIL，通过对IT管理内容进行合理划分与管理，以及运维活动的提炼，实现IT运维的规范化、流程化与电子化。

 

 

2.2.3 自动化，“运维服务化的关键”

自动化是实现运维服务化的重要支撑点，通过对运维场景进行SOP定义，运维执行活动编排，使用自动化技术自动调度和执行，以提升运维效率和准确性。

 

 

2.2.4 CMDB，“精准”

配置管理数据库（CMDB）是重要运维数据集，通对IT组件及其关系信息进行集中存储与管理，构建信息系统“全画像”，为集中监控的事件关联分析、服务流程的变更影响分析、自动化的作业执行、数据分析系统的多维分析和运维服务门户的视图展现提供全面、准确的基础数据支持。

 

 

2.2.5 数据分析，“自动分析、自主决策”

传统的运维侧重于监测发现和操作执行层面，具备了运维之”眼“和”手“，而AIOps则在在此基础上，有了“运维大脑”，从而具备了分析、决策和学习的特性，通过挖掘历史运维数据，提炼和总结出运维知识，并通过动态算法对具体运维场景进行决策。

 

 

2.2.6 运维服务门户，“场景化、聚合化、图形化”

运维服务门户是IT运维人员、运维管理者和运维决策者获取运维服务，全局化、视图化查看、处理、分析IT运维信息的窗口和工作台。

 

 

2.3 形成运维全闭环

以用户需求驱动，实现运维的服务转变，覆盖运维监测、分析、修复、总结全过程，构建完整的运维闭环，自更新，自迭代。

 

 

3 预期收益