行業現狀
大多(duo)數金融企業(ye)客戶的(de)(de)(de)運維系統(tong)都面臨著如下多(duo)樣(yang)性的(de)(de)(de)組(zu)織(zhi)、流程、工具、設備、形態等所帶來的(de)(de)(de)問題，這些(xie)多(duo)樣(yang)性帶來的(de)(de)(de)額外工作開銷消耗(hao)了大部(bu)分(fen)IT運維人(ren)員的(de)(de)(de)精力。

多運維組織：大型企業的運維工作往往由包括企業員工在內的外包人員、設備提供商的原廠服務人員等多方共同完成，這就會導致一系列問題，如組織孤島引起的問題解決效率低下、標準各異無法實現整體最優的運維效果、運維能力參差不齊而產生的木桶效應等。
多運維流程：由于流程未經過整體規劃而導致流程割裂，不能形成有效的管控閉環。線上信息化覆蓋不足，形成斷層；線下多種媒質影響工作效率。
多運維工具：多種廠商運維工具種類繁多、功能交錯，缺乏有效協同形成工具孤島，對于新需求改造難度大，不得不進行新采購。
多廠商設備：設備品牌、種類、架構以及版本各不相同，監控維護難度很大。
多運維形態：隨著技術的進步，多種形態的IT基礎設施層出不窮，有傳統IT環境、虛擬化環境、容器、私有云以及混合云等，對運維能力的要求也各不相同。

面(mian)臨(lin)的挑(tiao)戰(zhan)
豎井式的監控導致監控數據“孤島化”：異構化的數據分散在多個監控工具中，分散展示，標準不統一。各個系統各自為政，無法有效地利用和最大化發揮其效用，缺乏對IT運維總體監控能力和影響根源的分析能力。
架構及性能難以適應新一代云化下的運維要求：隨著業務系統迭代速度加快，傳統的“靜態化”的運維平臺的運維系統架構封閉，無法提供平臺級的擴展能力，不能適應系統的持續迭代并提升新技術應用能力。
在數據匯聚處理層上存在短板：由于當前運維系統數據分散、系統封閉，無法滿足運維大數據智能分析對統一數據管理維護、功能管理和持續迭代的條件，導致大數據智能分析能力欠缺，無法使用新技術提高運維能力。

方案概(gai)述

本方案(an)將(jiang)完(wan)善的(de)(de)IT服(fu)務(wu)管理系(xi)統(tong)，包括服(fu)務(wu)臺、事件管理、問題管理、變更管理、配置(zhi)管理、項目管理，以(yi)及背后的(de)(de)運維(wei)工具系(xi)統(tong)（如(ru)監控(kong)告警、工單(dan)等）進行重新的(de)(de)層(ceng)次架構(gou)重構(gou)，將(jiang)運維(wei)系(xi)統(tong)的(de)(de)統(tong)一(yi)操作(zuo)入口整合成為統(tong)一(yi)的(de)(de)一(yi)體化(hua)(hua)(hua)門戶，創建靈活(huo)的(de)(de)適(shi)應不(bu)同(tong)運維(wei)角色的(de)(de)視圖。此外，本方案(an)將(jiang)運維(wei)數據進行一(yi)體化(hua)(hua)(hua)的(de)(de)聚合分(fen)析(xi)，以(yi)插件式(shi)服(fu)務(wu)根據用戶需求靈活(huo)地提供一(yi)體化(hua)(hua)(hua)的(de)(de)運維(wei)場(chang)景，對(dui)多(duo)種異構(gou)運維(wei)數據提供多(duo)維(wei)度(du)的(de)(de)集中一(yi)體化(hua)(hua)(hua)管理和整合，對(dui)上層(ceng)提供一(yi)體化(hua)(hua)(hua)的(de)(de)匯聚分(fen)析(xi)。

利用平臺集成功能將不同系統中的功能集成、串聯、場景化的聯動起來，發揮他們最大的效用。
基于統一的平臺、統一的數據使平臺建設者與平臺使用者建立統一的供求框架體系，支持建設者根據使用者經驗和需求持續進行功能迭代，支持使用者日常的工作不斷總結，實現自動化，場景化。
將不同維度的運維數據，例如告警、性能、日志、工單、變更等進行統一的管理和分析，提升監控和管理有效性，實現對故障的預判，提升故障根源快速定位能力。
利用大數據技術，通過機器學習輔助運維人員發現業務系統運行規律，更好地保證業務穩定安全運行，提升業務系統運行效率，降低運行成本。

領(ling)導駕駛艙

大屏展示

系統畫像

一體化事(shi)件平臺

智能基線

關(guan)聯分(fen)析

容量預測

方案亮點(dian)
集中管理：采用面向云的分布式架構搭建的“統一規劃、集中管理”平臺，實現數據和系統功能的整合和統一。
統一框架：完善監控系統框架，南向集成多種結構化、非結構化數據采集源，北向提供統一開放的數據消費接口，形成企業IT系統的監控全覆蓋；微服務架構能夠快速有效響應未來企業IT系統發展的要求和適應未來IT技術演進時架構靈活調整的需要。
智能運維：基于大數據、人工智能技術，實現深度運維數據的關聯分析、動態感知，幫助IT部門提高運維效率，逐步實現自動化運維和智能運維。
自主可控：整體方案完全自主可控，符合國家政策要求。

客戶(hu)價值(zhi)
提升質量、推動業務：以全面提升業務服務質量為導向，實現業務的客戶滿意度的提高，推動業務的績效的提升。
高效管理、規范運營：運用一體化的運維管理框架，幫助運維人員從紛繁復雜的各類運維管理軟件中解脫出來，降低軟件使用的復雜性并減少重復投資；提供運維標準化接口和相關規范，推進和豐富運維管理的標準化和規范化管理。
全面感知、智能決策：運用大數據、AI技術預測故障、輔助定位，降低運營成本、提高服務質量；運用科學客觀的手段衡量業務系統的健康狀況，給決策分析提供充分的數據支持。

成功案例——陜西省農村信用社聯合社一體化運維平臺
建設目標：

解決運維系統多、入口多，以及運維系統分散，數據不能統一展示的問題。
解決數據分散、分析渠道單一而導致相關性分析不足，難以發掘歷史數據的潛在價值的問題。

方案特點：

運維系統整合統一：有機整合監控運維系統（基礎、應用、中間件監控系統、日志系統、配置管理系統、ITIL流程管理、自動化運維系統），實現運維系統的統一。
運維數據整合統一：建設覆蓋整個數據中心的監控數據中心，實現告警事件和性能數據的整合。
強大的告警事件總控中心：實現事件的關聯、壓縮、一致、升級等功能。
強大的運維數據分析模塊：實現故障根源分析、基線管理等智能數據分析功能。