刘志-从理念到落地：中小银行智能运维体系建设实践

刘志长沙银行 为什么要做智能运维项目描述，单击此处添加简短说明 01 目录Content 智能运维，从理念到落地项目描述，单击此处添加简短说明 02 智能运维的Planing项目描述，单击此处添加简短说明 03 为什么要做智能运维项目描述，单击此处添加简短说明 三大驱动 政策驱动： 基于《中国银行业监督管理委员会关于印发商业银行业务连续性监管指引的通知》针对业务连续性保障相关要求；以及《中国人民银行关于印发〈金融科技发展规划( 2022-2025年）的通知》明确提出“以加快推进金融机构数字化转型为主线，从健全斗技治理体系、夯实数字基础底座、加强技术创新引领”指导思想；以及“数字驱动”基本原则； 标准驱动： 对标ITIL4+AIops框架标准+《信息技术服务数据中心服务能力成熟度模型》+四大行智能运维体系模型，形成长沙银行特色智能运维体系建设解决方案。 内部驱动： 全行数字化转型的战略目标 长沙银行运维诉求 重点围绕数字化转型的目标，推动业务连续性水平再上新台阶。 敏 架 构 ， 推 进 创 新 转 型 敏 业 务 ， 助 力 持 续 精 益 发 展 持 续 优 化 系 统 建 设 ， 扎 实 推 进 “ 两 地 三 中 心 多云 异 构 ” “一 云 多 芯 异 构 ” 建 设 业 务 结 构 持 续 优 化 ，要求渠道快速响应系统变化 安稳长满优 敏稳兼顾 稳 核 心 ， 坚 守 不 发 生 系 统性 风 险 稳 生 产 ， 夯 实 数 据 基 础 稳 步 推 进 业 务 连 续 性 保 障 的 赋 能 ， 针对 核 心 系 统 及 非 重 要 系 统 的 差 异 化 管理 标 准 ，与 核 心 业 务 部 门 建 立 常 态 化的 联 合 运 营 机 制 数 字 化 运 营 日 趋 完 善 ， 构 建 数 据 全 生 命 周 期 管控 ， 强 化 风 险 预 警 提 示 “ 早 识 别 ， 早 预 警 ， 早见 效 ” ， 推 动 各 类 工 具 的 深 度 运 用 ， 实 现 一 切业 务 数 据 化 ， 一 切 数 据 业 务 化 2 0 2 3 D e v O p s国 际 峰 会暨B i z D e v O p s企 业 峰 会·北 京 站 面临的痛点 近年来，随着监管部门对业务连续性管理监管政策的不断细化和深入，业务连续性管理的理论和方法不断成熟，且随着用户智数化的发展，信息系统建设持续深入，资产规模不断扩大，架构体系越来越复杂，技术迭代日新月异，金融业数据中心的生产管理带来了严峻地挑战。 02 智能运维，从理念到落地项目描述，单击此处添加简短说明 建设成果 监 控 体 系 运 维 数 据 中 台 提供全链路监控、智能告警、运维数据分析能力，打造生产状态感知、问题诊断分析、性能容量分析、运维资产管理的统一运维入口，将数据以服务化的方式输出，帮助开发和运维人员快速定位和解决问题，提升运维整体工作效率。既可以直接满足运维人员的使用需求，也能为运维生态圈中其他组织的个性化运维场景提供数据消费能力，使生态圈成员共享最佳数据运营。 运维服务管理 CMDB 运维组织调度联动流程，完美整合ITIL、DevOps理念，通过规范服务流程和技术服务工作，建立一套标准的敏捷的运维服务管理流程，进行日常运维服务工作的流程化、规范化管理。包含服务台、服务目录、服务水平管理；事件管理、问题管理；变更管理、发布管理；应急管理，值班管理等 提供了统一的配置管理数据库(CMDB)，建立了以资源出发的配置项模型支持对运维中已有和新增的物理资源、虚拟资源、软件资源、应用系统等对象配置信息的统一、规范化管理。为配置信息制定标准口径，为数据中心资产透析提供统一视图，支持资产清点、运维监控、变更实施、数据分析等多元化消费场景。 2 0 2 3 D e v O p s国 际 峰 会暨B i z D e v O p s企 业 峰 会·北 京 站 监控体系架构（1） 基本目标：降低故障平均定位时间，提升系统可用性和运维效率，长期目标1，5，10事件处置标准。 以某核心应用为例“架构层+对象类型+监控指标”监控情况（2） 经典架构模型共7层，分别是：业务层，应用层，系统层，物理设施层，基础设施层，安全层，大数据平台层。共197个标准对象类型。架构层其中4层有监控，监控覆盖率为57.14%；标准对象类型9个存在监控，监控覆盖率为：3.61% 运维服务门户---标准化/规范化 组 织 架 构 运 维 组 织 机 构 梳 理 标准化 对标ITIL4服务价值链将作为核心并结合以上4步梳理进一步细化服务交付的各过程；形成标准化流程，并通过管控平台固化，规避管理风险和技术风险 制 度 体 系 配 套 运 维 管 理 制 度 ， 基 于 管 理 制 度 实 施 落地 规范化 工 作 机 制 运 维 工 作 体 制 ， 明 确 岗位 职 责 和 工 作 流 程 ，结 合 现 状 统一服务流程入口统一运维术语规范运维服务活动管理规范统一 工 具 支 撑 基 于 现 有 工 具 情 况 指 引 ， 规 划 工 具 支 撑 运维服务门户---管理可视化 多维度数据报告，从服务协作、成本与效益、服务水平与时效，合规，质量、风险、用户满意度等多个维度对数据进行分析基于量化的指标分解运维服务的每个实践，结合服务评价指标持续优化改进运维服务 事件问题统计报表 变更统计报表 团队能效视图 值班统计报表 个人能效视图 自动化工具 自动化管理实现高效率、提升质量、保障安全、过程规范、交付敏捷的目标。包括了操作管理、编排管理、作业管理及作业执行调度等功能，实现运维操作标准化后的自动化操作。包含了自动化切换场景，自动化部署，自动化应急，自动化巡检等场景 生产操作标准化：部署、应急、灾切、巡检等 生产操作标准化：部署、应急、灾切、巡检等 数 据 纳 管+数 据 质 量+数 据 消 费 CMDB运维数据建模接入 针对每一个对象进行实例化，明确CI项及CI项属性和关系 资源管理 1、核心模型，业务、应用、集群、主机2、云原生资源模型及多云管理能力3、自定义模型扩展:基于核心模型的关联对象4、IAAS、PAAS提供面向应用的资源支撑5、深度两地三中心架构的模型，软硬件资源管理 CMDB运维数据底座--清洗 清洗流程：确保数据清洗的全面、准确和可靠。清洗标准：包括数据标准、数据规范、数据质量等。 数 据 完 整 性 数 据 重 复 数 据 格 式 数 据 精 度 检 查 数 据 是 否 符 合 规 范 ， 比 如 日 期 、 时 间 、I P地 址 等 数 据 是 否 正 确 ， 并 进 行 统 一 格 式化 。 CMDB运维数据底座--治理 运维数据中台 基本目标：“以数据治理为引领，以场景实现为中心，以能力构建为支撑”，赋能全行业务 能力构建 数据治理 场景实现 1、 数 据 管 理 能 力 ： 包 含 数 据 采 集 ， 数据 建 模 ，数 据 加 工 ， 数 据 安 全 等2、 数 据 分 析 能 力 ： 包 含 数 据 探 索 ， 数据 收 敛 ， 数 据 特 征 提 炼 ， 分 析 决 策 ， 可视 化 等 。3、 智 能 化 联 动 能 力 ： 包 含 联 动 运 维 工具 ， 接 入 管 控 ， 安 全 管 控 ， 过 程 管 控 ，执 行 管 控 等 。 1、从 自 身 运 维场 景 需 要出 发智 能 告 警 ，异 常 检 测 、 根 因 定 位 、 故 障 自 愈 、 知 识 图谱 ，运 维 资 产 建 模 管 理 等2、夯 实 运 维 数 据 处 理 能 力 考 虑 运 维 数 据中 台 能 力 建 设 ， 先 把 数 据 能 力 夯 实 ， 智 能化 场 景 的 落 地逐 步 完 善。3、 场 景 分 析 ， 算 法 赋 能 ， 拉 通 数 据 孤 岛 ，循 序 渐 进 的 场 景 化 建 设 围 绕 存 在 不 足 和 挑战 的 既 有 运 维 场 景 逐 步 做 智 能 化 改 造 。 1、 构 筑 适 配 灵 活 、 标 准 化 、 模 块 化 的多 源 异 构 数 据 资 源 接 入 体 系 ；2、 建 设 规 范 化 、 流 程 化 、 智 能 化 的 数据 处 理 体 系 ；3、 打 造 数 据 精 细 化 治 理 体 系 、 组 织 的数 据 资 源 融 合 指 标 体 系 ；4、 构 建 统 一 多 场 景 运 维 模 型 管 理 、 精准 服 务 、 安 全 可 用 的 信 息 共 享 服 务 体系 。 2 0 2 3 D e v O p s国 际 峰 会暨B i z D e v O p s企 业 峰 会·北 京 站 运维数据中台-数据治理 利用运维数据中台所覆盖的从标准、设计、采集、清洗到使用，再到交付和运维的全数据治理流程，实现数据“统一采集、统一存储、统一管理、統一运营、统一服务”，始终以数据服务业务为目标，持续建设高价值的数据资产与服务，构建一个能持续高效运转的运维数据治理运营体系。 1、 数 据 治 理 成熟度诊 断； 存量数 据 梳 理基 于 现 状诊 断 报 告 2、数 据质 量度量标 准与 评 估，发 布 数 据质 量 评 估 报 告 1、 明 确 数 据 管 理 者 2、 例 行 的 沟 通 机 制 ， 管 控 机 制 1、 设 计 数 据 治 理演进路线 建 设 2、 体 系+平台+数 据 模 型 进 行 有序的常 态化 治 理 运维数据中台-能力构建 智能运维Planning 项目描述，单击此处添加简短说明 运维不止是运维，在不确定的确定方法论下Plan Planning6大原则 业 务 诉 求 一切以 业 务连 续性 保障 为 目标 智无尽，维无止 根据由中国信通院牵头制定的行业标准《云计算智能化运维能力成熟度模型第1部分：通用能力要求》中的能力建设分级要求，可以将智能化运维整体能力从感知、分析、决策、执行、知识更新五个维度进行级别划分，系统的参与程度随智能化程度逐级递增，并结合智能运维应用场景特点，形成了智能运维能力成熟度模型。 Thanks DevOps时代社区荣誉出品