项目概述
项目背景：银行核心业务系统技术架构多样，运维管理难度大；海量运维数据难以实时分析和深度挖掘；传统运维模式依赖人工，效率低、成本高；监管机构对系统稳定性和数据安全性要求高。
现状与挑战：运维响应滞后、监控工具滞后、日志分散、互联网业务回迁、技术架构复杂、信创环境不确定性。
项目目标：实现故障预防、故障发现、故障定位、故障恢复、复盘改进，提升MTBF、MTTF、MTTR、MTTI等关键指标。
建设内容：资源全面监控、统一日志管理、全面应用调用链分析、集中告警管理、智能数据分析、快速故障定位。
平台架构
平台架构：包括运维应用可视化展示、运维中台、采控中心、低代码平台、运维数据平台、CMDB、算法中心等模块，支持传统/分布式架构、云原生/微服务架构、OpenTracing等应用，覆盖基础设施和行内应用配置数据、事件、指标、追踪、日志等。
创新特点
创新特点：
- 一个门户、千人千面：统一运维门户，提供跨系统、跨平台可视化，根据角色分配权限。
- 基础资源监控全覆盖：全面监控服务器、操作系统、数据库等基础资源，支持自定义指标阈值和拓扑管理。
- 日志集中管理：接入全量日志，结合日志模式识别和异常检测算法实现智能化管理。
- 重要业务系统链路全覆盖：基于旁路报文数据，构建业务全路径实时性能监控体系。
- 立体化监控管理：集成已有监控工具，提供系统健康度评估，通过多维度监控分析保障业务稳定运行。
- 统一配置管理CMDB：统一管理云上、云下资产，提供数据支撑。
- 生产事件闭环管理：以ITIL4、ISO20000为基础，打造规范化、流程化的IT运维流程管理体系。
- 核心业务数据可视化展示：建设领导驾驶舱和全省业务大屏，实现业务数据的全面可视化和精准管理。
智能运维场景
智能运维场景：
- 算法中台：提供7大类共32种算法及72种开箱即用算法泛型，支撑智能运维场景。
- 数据中台：通过集中数据采集、处理、存储，形成运维场景各层级应用系统的调用关联。
- 全链路可观测及故障定位：围绕业务构建调用链路和资源依赖关系拓扑，联动多维度数据，实现精准告警和快速定界定位。
- 基于日志算法的故障发现：自动发现新增日志模式，监控趋势，及时告警提示。
- 告警降噪：通过AI智能降噪，降低误报率。
- 单指标异常检测：依托智能化算法提高告警准确性，降低冗余告警。
项目价值
项目价值：
- 决策支持：提供数据分析和报告功能，为管理层提供有效决策支持。
- 提升运营效率：全方位监控与智能分析，降低人工干预，提高故障响应速度。
- 降低运营风险：实时监控和智能预警，及时识别和处理潜在风险。
- 增强用户满意度：提高系统可用性和服务质量，确保用户顺利进行金融交易。
- 支持业务创新：更快适应市场变化和技术进步，支持新业务和产品快速上线。
- 成本效益显著：优化资源配置和减少故障停机时间，降低运营成本。
总体收益
总体收益：
- 运维层面：实现统一管理，提前预防问题，快速定位和解决问题，实现故障闭环管理，提高告警准确率。
- 管理层面：减少人工干预，提高运维工作效率，提升决策效率，增强用户满意度和信任度。
