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运维

发布时间:2020-04-23

一、 行业现状;

回顾和展望我国信息化发展历程,运维服务应该顺从以下发展趋势: 

人工运维:依靠运维人员,取决于责任心和驱动力,误操作多,发展导致不适应; 

流程运维:完善制度规范,引入ITIL工单,运维依托流程作业,规范了人工运维操作,提高了效率和质量,随着进一步发展暴露出流程僵化、劳动强度依然很大,不减工作量等缺陷。 

自动化工具运维:逐步引入自动化工具,将重复性高、易出错的工作交给机器去完成,实现作业流水线,解放运维工作体力劳动,大大提高了运维工作效率。但随着接入平台、系统整合、资源共享以及云、大、移、物的快速发展,运维数据爆发式增长,运维难度骤增,存在运维数据利用不足,运维手段力不从心等问题。 

大数据运维:引入大数据技术,制定运维策略,建立模型,从海量数据中挖掘运维价值,让运维决策科学合理,运维工作有据可依,实现资产精准管理、运维统一监管、态势预先感知、处置防患于未然、突发从容应对。但建模策略受限于人,在某种特定情景下,如果反映出建模不合理时,会出现响应动态变化不及时的偶发情况。

智能运维:加入人工智能技术,进入“机器帮助人脑”阶段,利用大数据创建和训练运维神经网络,解放运维“脑力”,让运维系统“学习”当前运维环境,动态调整运维策略,实时构建弹性运维生态。

 

二、 解决方案;

创新技术

利用物联网采集、大数据处理、智能分析、自动化管理等技术,对用户的各类信息资产在系统运行中产生的数据进行汇集、处理、分析,提供专业水准的可视化展现,构建实时智能运维系统,为用户快速提升运维管理和安全管理的能力提供支撑。

创新服务模式

兼容并蓄 – 兼容不同类型、不同阶段、不同厂家的信息资产和运维工具。 

灵活定制 – 提供基础产品,满足个性化需求,方便快速部署。 

迭代发展 – 适应用户新需求,实时采用新技术,持续迭代新产品。 

持续服务 – 系统产权归用户,服务支撑可持续 。

安全可控

采用部分开源技术,没有使用国外的商业软件,自主研发应用系统,具备完整的自主知识产权。

 

三、 用户日常工作难度;

1、操作系统调优工作量大,且容易遗漏;基础环境部署过程繁琐,工作量大,耗时长。 

2、监控工作量大,问题发现不及时,容易影响上层应用的运行,而且一般要安排7*24小时轮值监控。 

3、平台组件节点多、模块多,短时间内难以快速定位故障,不同技能的运维人员,处理问题的效率天差地别。 4、测试用例多,工作量巨大,测试覆盖完整性不可控,上线时间紧的情况下容易出意外。 

5、异常演练操作步骤复杂,易误操作,同时产生的相关告警量也比较大,人工处理相对复杂缺乏高效的手段来积累。

6、 运营分析涉及到的数据信息量大,重点事项跟进易遗漏,跟进内容难维护,故障分析材料分散。

 

四、 实现目标;

可实现分级分责管理和统一监管 

可进行大量信息化资产运行和信息的精细化管理 

可适应系统运行的动态变化管理要求,降低安全风险 可降低运维成本,提高运维质量和效率 

可实现资产管理自动化、监控运维可视化、配置管理规范化、数据分析智能化 可做到兼容并蓄,灵活定制,迭代发展 

可获得持续服务,提升运维保障能力

 

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