大多数金融企业客户的运维系统都面临着如下多样性的组织,流程,工具,设备,形态等所带来的问题,这些多样性带来的额外工作开销消耗了大部分IT运维人员的精力.
多运维组织:大型企业的运维工作往往由包括企业员工在内的外包人员,设备提供商的原厂服务人员等多方共同完成,这就会导致一系列问题,如组织孤岛引起的问题解决效率低下,标准各异无法实现整体最优的运维效果,运维能力参差不齐而产生的木桶效应等.
多运维流程:由于流程未经过整体规划而导致流程割裂,不能形成有效的管控闭环.线上信息化覆盖不足,形成断层;线下多种媒质影响工作效率.
多运维工具:多种厂商运维工具种类繁多,功能交错,缺乏有效协同形成工具孤岛,对于新需求改造难度大,不得不进行新采购.
多厂商设备:设备品牌,种类,架构以及版本各不相同,监控维护难度很大.
多运维形态:随着技术的进步,多种形态的IT基础设施层出不穷,有传统IT环境,虚拟化环境,容器,私有云以及混合云等,对运维能力的要求也各不相同.
竖井式的监控导致监控数据"孤岛化":异构化的数据分散在多个监控工具中,分散展示,标准不统一.各个系统各自为政,无法有效地利用和最大化发挥其效用,缺乏对IT运维总体监控能力和影响根源的分析能力.
架构及性能难以适应新一代云化下的运维要求:随着业务系统迭代速度加快,传统的"静态化"的运维平台的运维系统架构封闭,无法提供平台级的扩展能力,不能适应系统的持续迭代并提升新技术应用能力.
在数据汇聚处理层上存在短板:由于当前运维系统数据分散,系统封闭,无法满足运维大数据智能分析对统一数据管理维护,功能管理和持续迭代的条件,导致大数据智能分析能力欠缺,无法使用新技术提高运维能力.
本方案将完善的IT服务管理系统,包括服务台,事件管理,问题管理,变更管理,配置管理,项目管理,以及背后的运维工具系统(如监控告警,工单等)进行重新的层次架构重构,将运维系统的统一操作入口整合成为统一的一体化门户,创建灵活的适应不同运维角色的视图.此外,本方案将运维数据进行一体化的聚合分析,以插件式服务根据用户需求灵活地提供一体化的运维场景,对多种异构运维数据提供多维度的集中一体化管理和整合,对上层提供一体化的汇聚分析.
利用平台集成功能将不同系统中的功能集成,串联,场景化的联动起来,发挥他们最大的效用.
基于统一的平台,统一的数据使平台建设者与平台使用者建立统一的供求框架体系,支持建设者根据使用者经验和需求持续进行功能迭代,支持使用者日常的工作不断总结,实现自动化,场景化.
将不同维度的运维数据,例如告警,性能,日志,工单,变更等进行统一的管理和分析,提升监控和管理有效性,实现对故障的预判,提升故障根源快速定位能力.
利用大数据技术,通过机器学习辅助运维人员发现业务系统运行规律,更好地保证业务稳定安全运行,提升业务系统运行效率,降低运行成本.
集中管理:采用面向云的分布式架构搭建的"统一规划,集中管理"平台,实现数据和系统功能的整合和统一.
统一框架:完善监控系统框架,南向集成多种结构化,非结构化数据采集源,北向提供统一开放的数据消费接口,形成企业IT系统的监控全覆盖;微服务架构能够快速有效响应未来企业IT系统发展的要求和适应未来IT技术演进时架构灵活调整的需要.
智能运维:基于大数据,人工智能技术,实现深度运维数据的关联分析,动态感知,帮助IT部门提高运维效率,逐步实现自动化运维和智能运维.
自主可控:整体方案完全自主可控,符合国家政策要求.
提升质量,推动业务:以全面提升业务服务质量为导向,实现业务的客户满意度的提高,推动业务的绩效的提升.
高效管理,规范运营:运用一体化的运维管理框架,帮助运维人员从纷繁复杂的各类运维管理软件中解脱出来,降低软件使用的复杂性并减少重复投资;提供运维标准化接口和相关规范,推进和丰富运维管理的标准化和规范化管理.
全面感知,智能决策:运用大数据,AI技术预测故障,辅助定位,降低运营成本,提高服务质量;运用科学客观的手段衡量业务系统的健康状况,给决策分析提供充分的数据支持.
建设目标:
解决运维系统多,入口多,以及运维系统分散,数据不能统一展示的问题.
解决数据分散,分析渠道单一而导致相关性分析不足,难以发掘历史数据的潜在价值的问题.
运维系统整合统一:有机整合监控运维系统(基础,应用,中间件监控系统,日志系统,配置管理系统,ITIL流程管理,自动化运维系统),实现运维系统的统一.
运维数据整合统一:建设覆盖整个数据中心的监控数据中心,实现告警事件和性能数据的整合.
强大的告警事件总控中心:实现事件的关联,压缩,一致,升级等功能.
强大的运维数据分析模块:实现故障根源分析,基线管理等智能数据分析功能.