智能运维在金融核心领域的应用
智能运维助力数据中心数字化转型
Application 魅智能运维助力数据中心数字化转型文II中国民生银行信息科技部毕永军张舒伟、[/■前，民生银行正围绕“民营企业的 3银行、数字金融的银行、一体经营 的银行、精细管理的银行”战略定位，全 力推动民生银行实现稳健可持续发展。
“数 字金融的银行”就是将金融科技提升到核 心战略层面，实施全方位数字化转型，打 造敏捷高效、体验极致的数字化智能银行。
民生银行构建了“薄前台、强中台、稳后台”的信息系统架构，以更加敏捷的 方式满足客户需求，支撑业务发展。
最近，基于分布式和微服务技术自主研发的分布 式核心成功投产，将银行账户体系和业务 系统迁移到分布式架构上，标志着民生银 行数字化转型进入了新阶段。
数据驱动运维提高数据中心智能 化水平业务的数字化转型呼唤数据中心的数字化转型，民生银行提出了“数据驱动 运维”战略，打造用数据感知、用数据决策、标准化执行的智能化数据中心。
“数据驱 动运维”战略围绕以下几个方面展开。
感知能力。
面向数据中心全领域，对 全部运维对象实现标准化管理，采集各个 维度的运行数据，应用数据孪生技术，将 运维对象映射到数字领域。
借助运维对象 之间天然存在的关联关系，构建出运维知 识图谱，并在此基础上，应用智能故障发 现算法，对数据中心整个运行组件实现全 感知。
决策能力。
提升决策能力首先要在“感知一切”的基础上实现“可视化一切”，将数据中心正在发生的问题以多渠道、多角度、多粒度的方式呈现给运维专家等决策者，借助专家经验进行人工决策。
同时，通过建设运维大数据平台和智能运维平台，分场景逐步替代人工决策，实现7x24小时不间断ft速决策。
执行能力。
为了快速恢复服务、降低故障恢复时间，高效可靠的执行能力同样重要。
通过对常见运维操作的抽象，实现场景标准化、流程标准化和动作标准化，固化到自动化运维系统中，供决策系统调用。
当匹配到典型场景时，还可以用一键处置的方式，提髙事件处置效率。
数据底座。
强化数据赋能，稳步提升运维智能化水平——长沙银行运维数据中台建设实践
74FINANCIAL COMPUTER OF CHINAIT PRACTICE近年来，随着各种新技术、新概念在金融领域的深化应用，银行信息系统的功能、规模和架构均发生了巨大变化，并对数据中心运维工作提出了新的挑战。
银行业机构纷纷探索建设综合性的运维数据中台，深化挖掘运维数据对提高运维效率的乘数作用，以进一步提高运维数字化、智能化水平。
顺应上述趋势，长沙银行在持续推动运维数据治理和应用的基础上，建立集多源数据一体汇聚、异构数据关联治理、全域数据资产管理、场景数据应用服务于一体的运维数据中台体系，实现了统一数据接入、统一数据管控、统一数据治理、统一数据服务等运维目标。
一、运维数据中台体系总体建设思路为更好释放运维数据价值，推动运维效率提升，长沙银行在全面整合各系统运行与管理过程数据的基础上，统筹制定了运维数据中台体系的建设目标与实施路径。
长沙银行运维数据中台体系总体架构如图1所示。
1.坚持规划先行规划先行的战略意义在于提前达成建设共识，进而强化数据赋能，稳步提升运维智能化水平摘 要：数字化转型背景下，长沙银行积极探索释放数据要素价值、提升生产效能的最佳实践路径，创新搭建运维数据中台体系，以运维数据驱动业务连续性水平稳步提升。
本文从总体规划、实施要点、典型场景等方面，详细介绍了长沙银行运维数据中台体系建设实践，以期为金融同业提供有价值的借鉴和参考。
关键词：数据资产；数据治理；场景赋能；智能运维长沙银行数据中心 刘志 李铭路 付强统一思路、统一资源、统一动作，即实际建设开始前，在顶层设计层面认真讨论组织推动、资源投入、能力建设、场景应用、机制配套等重点问题，同时从标准、设计、采集、清洗、应用等不同维度，制定全数据生命周期治理策略，并综合考虑前期方案制定、中期实施难点、后期复盘优化等三大环节。
2.着力夯实基础运维数据中台作为一种技术能力，其核心功能是以数据赋能运维场景，并同步构建“四个统一”的基础能力：在统一数据接入方面，通过建立标准化、模块化的多源异构数据接入体系，把海量、零散、有价值的多源数据一体汇聚，并支持对指标、日志数据进行实时读写，以及对资产配置数据进行非实时批量同步。
金融科技的关键技术分析
金融科技的关键技术分析金融科技，简称金科技，是指将新兴科技与金融业结合，创造出更高效、更智能的金融服务和产品。
随着科技的不断进步，金融科技在全球范围内的应用日益广泛。
本文将对金融科技的关键技术进行分析，探讨其对金融行业发展的重要性和影响。
一、大数据与人工智能作为金融科技领域的核心技术，大数据与人工智能在金融行业中发挥着重要作用。
金融机构可以通过大数据技术，收集、存储和分析大量的金融数据，从中获取有价值的信息，更准确地评估风险和机会。
与此同时，人工智能技术的应用使得金融服务更加个性化和智能化，满足不同客户的需求。
二、区块链技术区块链技术是一种分布式账本技术，可以实现去中心化和互信性质的全新打造。
在金融领域，区块链技术可以用于构建安全、透明的交易和结算系统，提高交易的速度和成本效益。
此外，区块链技术还可以应用于供应链金融、数字货币等方面，进一步推动金融业的创新和发展。
三、云计算与可视化技术云计算技术的出现极大地促进了金融科技的发展。
金融机构可以通过云计算技术，实现弹性扩容、资源共享以及快速部署等功能，降低了IT设备成本和运维成本。
另外，可视化技术的应用使金融数据更具可读性和直观性，提供了更好的决策依据，帮助金融机构更好地管理风险和资产。
四、移动支付与无现金化移动支付技术已经深刻改变了人们的支付习惯。
通过手机、平板等移动设备，用户可以随时随地进行支付。
此外，无现金化也成为金融科技发展的趋势。
无需现金的支付方式不仅提高了支付的便捷性，还降低了假钞和盗窃风险，全面提升了支付的安全性。
五、智能投顾和自动化交易智能投顾是指通过人工智能和算法模型为投资者提供个性化和全面的投资建议。
自动化交易则是利用计算机程序进行交易，提高了交易的速度和效率。
这些技术的应用，使得投资者能够更好地管理自己的投资组合，降低投资风险，进一步推动了金融市场的发展。
六、身份认证技术和数据安全金融领域对于身份认证和数据安全的要求非常高。
基于生物识别技术如指纹识别、面部识别等的身份认证方式，可以提高交易的安全性。
数字时代运维先行，智能运维标准应时而生
86FINANCIAL COMPUTER OF CHINAAIOPS数字化转型背景下，组织创新、技术创新、融合创新、跨界创新等快速缔造形成了新一轮发展趋势，众多企业纷纷借此来实现质量变革、效率变革与动力变革。
其间，数字技术在与企业业务深度融合的同时，也使得IT 运维难度不断增加，依靠人力堆积的传统运维方式已愈发难以满足全新的IT 运维要求，而引入更为先进的工具和手段，成为应对新时期诸多挑战的必然选择。
在此背景下，数据中心逐步从以制度和流程为主驱动的传统模式，快速向以数据与算法为主驱动的智能运维阶段迈进。
一、智能运维能力概述当前，由于缺乏统一标准和框架指导，智能运维的实践应用效果参差不齐，诸多疑问亟待解开。
为此，智能运维国家标准工作组（以下简称“工作组”）总结提出了智能运维领域的三大核心目标：一是解答什么是智能运维，即统一智能运维的定义；二是分析智能运维的能力水平，制定业界认可的智能运维能力评估框架；三是提炼成熟度评估模型，引导业界打造最佳实践。
结合上述目标，工作组本着“从实践中来，到实践中去”的工作宗旨，开启了智能运维系列国标研制工程，以期能数字时代运维先行，智能运维标准应时而生摘 要：作为人工智能在运维领域的创新应用，智能运维已成为现代化数据中心应对复杂技术架构、严苛运行要求等一系列挑战的必然选择。
顺应这一趋势，智能运维系列标准提供了一套全新的指导框架，本文重点解读了该系列标准的核心内容——以组织治理为引领、以场景实现为中心、以能力域构建为支撑所组成的智能运维能力框架。
关键词：智能运维；组织治理；能力域构建；场景实现智能运维国家标准工作组帮助同业深入了解智能运维的实现路径，厘清建设思路、明确建设方向、掌握建设方法。
总体而言，智能运维如今尚处于初级发展阶段，其标准研制工作需遵循“循序渐进、框架先行”的基本原则。
从概念上讲，“智能运维（Algorithmic IT Operations）”由Gartner 在2016年率先提出，意指基于算法的IT 运维。
浅谈人工智能运维管理(AIOps)及实践
浅谈人工智能运维管理（AIOps）及实践作者：金勇罗向军来源：《环球市场》2019年第15期摘要：概述随着人工智能技术对各行各业影响力的逐渐加深，企业IT运维管理也在其潜移默化下朝着更智能、更先进的方向进行着变革。
Gartner在2016年初发布的报告中，提出了基于大数据及算法（AlgorithmicITOperations）的IT运维概念。
仅仅六个月后，Gartner便将原有的AIOps概念更新为基于人工智能的IT运维（ArtificialIntelligenceforITOperations），正式吹响传统运维管理向智能化演进的号角。
论文基于Gartner给出了AIOps平台市场指南，阐述如何依照数据管理、智能算法、场景驱动这三要素进行实践研究。
关键词：AIOps;人工智能运维;场景驱动企业在生产运营中必须注重财务、技术、生产运营、市场营销、企业人力资源的监督和管理。
这也被并称为企业运营的五大职能。
上述职能既具有独立的特点，又相互联系。
五大职能之间的有效融合，能促使企业快速发展，实现经营目标。
近些年来，我国社会快速发展，现代运营管理的概念日益成熟，也得到了社会各界的认可和支持，并得到了广泛的推广和使用。
现代运营管理的相关概念最先是从传统的制造业兴起，经过多年的发展已经渗入了非制造业。
随着现代企业对IT信息技术的依赖性越来高，很多IT信息技术系统在许多企业都被用来提升企业运营能力和竞争力。
比如：ERP（企业资源管理计划系统），ITSM（T服务管理系统），AIOps（人工智能运维管理系统）、OA（办公自动化系统）、EIP（企业门户系统）、CRM（客户管理系统）等。
由此可见，IT信息技术也逐渐变成企业运营管理非常重要的手段。
所以由IT信息技术引起的企业管理模式及管理方法上的变革，也成为现在企业运营管理的重要研究内容之一。
其中AIOps的终极目标是：基于AI调度中枢管理，实现质量、成本、效率三者兼顾的无人值守运维管理，力争企业运营系统的综合收益最大化。
企业级人工智能平台的技术架构和应用场景
企业级人工智能平台的技术架构和应用场景随着人工智能技术的迅猛发展，越来越多的企业开始意识到人工智能对于业务发展的重要性。
企业级人工智能平台成为了企业在人工智能领域布局的重要手段。
本文将深入探讨企业级人工智能平台的技术架构和应用场景。
一、技术架构企业级人工智能平台通常由以下模块构成：1. 数据采集和存储模块数据是人工智能的基础，企业需要考虑如何收集、存储和管理数据。
数据采集和存储模块需要支持快速、高效的数据采集，同时需要保证数据的安全性和隐私性。
2. 数据预处理和清洗模块企业需要对采集来的数据进行预处理和清洗，以确保数据的质量。
数据预处理和清洗模块需要支持数据清洗、数据变换、数据集成等功能。
3. 数据分析和挖掘模块数据分析和挖掘模块是企业级人工智能平台的核心功能。
该模块需要支持多种数据分析和挖掘算法，比如深度学习、机器学习、关联分析等。
此外，该模块还需要支持大规模数据分析和挖掘。
4. 智能应用和服务模块最终的目标是将人工智能应用到企业的业务中，该模块需要支持多种智能应用和服务，比如图像识别、语音识别、机器翻译等。
5. 管理与运维模块管理与运维模块是企业级人工智能平台的重要组成部分，负责平台的日常运维和管理。
该模块需要支持平台的监控、报警、调度、备份等功能。
二、应用场景1. 金融领域在金融领域，人工智能可以用于风险控制、客户服务、投资决策等方面。
通过数据分析和挖掘，可以预测金融市场的变化趋势，帮助企业做出更加准确的决策。
同时，智能客服和虚拟金融顾问也将成为未来的趋势。
2. 制造业在制造业中，人工智能可以应用于设备维修和预测机器故障等方面。
通过大规模数据采集和分析，可以对设备进行预测性维护，提高设备利用率，减少生产成本。
3. 零售业在零售业中，人工智能可以应用于商品推荐、库存管理和客户服务等方面。
通过对客户行为进行分析和挖掘，可以推荐适合客户的商品。
此外，智能库存管理系统也可以大大提高库存效率。
4. 交通运输在交通运输领域，人工智能可以应用于交通管制、智能车辆和物流配送等方面。
基于人工智能的智能运维系统研究与开发
基于人工智能的智能运维系统研究与开发近年来，人工智能技术的发展已经渗透到许多经济领域，其中运维领域也逐渐应用到了人工智能技术。
智能运维系统作为一种为企业和用户提供高质量、高效率的服务的方式，是人工智能技术的一个重要应用。
本文将重点分析和讨论基于人工智能的智能运维系统的研究与开发。
第一部分：引言智能运维系统是什么？它是一种基于人工智能技术的，自动化运维的系统，能够在不影响业务的情况下，及时地发现并排除故障。
目前智能运维系统已经被广泛应用在互联网公司、金融机构、制造业等行业中。
随着智能运维系统在不同领域的成功应用，越来越多的企业开始关注智能运维系统的研究与开发。
第二部分：智能运维系统的应用智能运维系统能够应用于企业的各个方面，包括生产、销售、客服等，其中最主要的应用领域是互联网运维。
智能运维系统能够帮助企业快速地识别问题并解决问题，提高服务质量和效率。
接下来，我们来看看互联网公司运维部门的日常工作。
在传统的运维中，人们需要经过复杂的数据分析才能检测系统故障或网络问题，而智能运维系统可以自动化地分析数据信息，快速发现并解决问题，大大节省了时间和人力。
此外，在客户服务方面，智能运维系统也发挥了很大作用。
基于人工智能的智能运维系统可以自动分析用户的意见和反馈，并根据反馈结果做出改进，通过提升客户体验来提高业绩和口碑。
第三部分：智能运维系统的技术特点智能运维系统主要由四个模块组成：数据处理模块、数据挖掘模块、精细化调度模块和自动化管理模块。
首先，数据处理模块负责将数据采集、清洗、分析和存储。
数据采集包括网络流量、系统监控、日志文件等。
数据清洗包括噪声过滤和数据纠错。
数据分析包括数据聚合、分类统计、异常检测等。
数据存储需要使用高效、可靠、容错、扩展性好的技术，如分布式文件系统(HDFS)和NoSQL数据库 (MongoDB, HBase)。
其次，数据挖掘模块根据数据处理模块产生的数据进行数据挖掘。
数据挖掘包括分类、聚类、关联规则、异常检测等。
智慧运维解决方案
03 应用领域：智慧运维将在更多领域得到应 用，如金融、医疗、教育等。
04 发展趋势：智慧运维将向平台化、服务化 方向发展，提供更加全面的运维解决方案。
绿色建筑：通过智能控制， 实现建筑节能，降低环境 污染
环保监测：实时监测环境 质量，及时发现污染源， 降低环境风险
安全管理与风险防范
系统架构与设计
A 整体架构：分层设计， 模块化，可扩展
B
硬件设备：服务器、 网络设备、传感器等
C 软件系统：操作系统、 数据库、应用软件等
D 数据处理：数据采集、 清洗、分析、可视化等
02 制定应急预案，包括应急处置流程、应急资源配置等
03
定期进行应急演练，提高应急处置能力和协作能力
04
建立应急处置专家团队，提供专业指导和支持
05
加强应急处置技术研究，提高应急处置效率和效果
事后总结与改进
1
2
总结事故原因：分 析事故发生的原因，
找出问题所在
制定改进措施：根 据事故原因，制定 针对性的改进措施
3
培训与演练：加强 员工培训，提高应 急处理能力，定期
进行应急演练
4
优化应急预案：根 据事故处理情况， 优化应急预案，提
高应急处理效率
成功案例与经验分享
某大型数据中心的智能 化运维实践
某知名互联网公司的AI 运维平台建设经验
某传统制造业的智能工 厂建设案例
某政府机构的智慧城市 运维实践
某高校的智慧校园建设 案例
提高运维安全：通 过安全审计、风险 评估等技术，提高 运维安全，降低安 全风险。
智慧运维的发展趋势
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金 运维大数据：交行/中行
融 行
智能巡检：阳光保险/上海银行
业 容量评估：太平洋保险/招行
技 Splunk：大数据搜索与可视化 术 华 为 ：FusionInsight IBM 厂 ：实时大数据分析驱动 商 京东/IBM/国自：巡检机器人
核心技术组成
• 大脑：智能运维算法。它利用人工智能算法，根 据具体的运维场景、业务规则或专家经验等，对 运维事件进行分析、定位，并作出决策
运维效率 系统可用性 系统可靠性
手工运维
自动化运维
智能运维
受限于人为因素，运维效率较低 部分操作自动化后，运维效率较高
自动分析处理事件，将多种自动化工具实现联动， 运维效率高
手工运维时处理异常效率低，系 得益于自动化工具，异常处理与恢复 采用智能分析、预警、决策等手段，异常处理效率
统可用性相对较低
速度较快，系统可用性相对较高
01 背景介绍 2. 智能运维研究
3. 智能运维应用实践 4. 智能运维实施路径
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智能运维 （Artificial Intelligence for IT Operations, AIOps）
■ 运维
是技术类运营维护人员根据业务需求来规划信息、网络、服务，通过系统监控、事 件预警、安全维护、业务调度、排障升级等手段，使服务处于长期稳定、安全可用 的状态。
智能运维在金融核心领域的应用
技术创新，变革未来
01 背景介绍
2. 智能运维研究 3. 智能运维应用实践 4. 智能运维实施路径
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架构特色
运维三大挑战
安全运行
• 专有、封闭、集中->国产、开放、分布式 • 单数据中心->多数据中心
人力紧缺
• 系统管理：人管机器 • 值班运行：人盯系统
远场运维
智能运维 （Artificial Intelligence for IT Operations, AIOps）
■ 运维
是技术类运营维护人员根据业务需求来规划信息、网络、服务，通过系统监控、事 件预警、安全维护、业务调度、排障升级等手段，使服务处于长期稳定、安全可用 的状态。
智能运维
■ 运维
是技术类运营维护人员根据业务需求来规划信息、网络、服务，通过系统监控、事 件预警、安全维护、业务调度、排障升级等手段，使服务处于长期稳定、安全可用 的状态。
• 利用脚本和程序 完成重复性、大 规模、批量化的 工作
• 特点：减少人力 成本、提高运维 效率
3.0 智能运维
• 通过人工智能算法 自动从海量数据中 学习总结规则，模 拟人类作出决策
• 特点：由人工智能 替代人类做决策
优缺点对比
智能运维将人工智能科技融入运维系统，增强了传统运维能力，能有效运维大 规模复杂系统，减轻人的负担。
• 值班操作繁琐重复、夜班值守压力增大 • 数据中心地点偏僻、远程运维需求迫切
智能运维关键问题
基础 研究
定义、特点、优势劣势、 产学研现状、关键技术
提出下一步实 施方针与路径
实施 策略
智能 运维
战略 目标
引入智能运维所 应达到的目标
技术 架构
所处位置、系统架构、功能组件
应用 场景
结合战略目标，寻找合适场景
高，甚至可规避异常，系统可用性高
手工运维时系统的可靠性较低
将重复性操作实现为自动化工具，采 结合自动化工具，并采用多种策略使用工具，高可
用自动化运维时系统可靠性较高
靠性
学习成本
需掌握多个系统的运维知识和操 需对自动化工具有一定掌握，学习难 故障分析、预警及异常处理可由智能运维自动实现，
作指令，学习难度高、成本高 度较高、成本较高
Mysql ETL Spark sql
数据组织存储
Storm/ Spark Streaming
flume/sqoop /JDBC
数据准实时获取、数据 直接访问
数据中心数据源
指标预警、报警聚合 异常定位、故障自我修复
BI展现
数据计算层 数据存储层
数据接口
离线计算
输
输
入
出
机器学习算法 分析结果文件
Hive
Redis
数据采集层
分布式存储 层
（Hadoop）
日志收集及处理 （flume）
非结构化数据源
各系统日志Logs
HDFS
实时计算分析
数据流
事件驱动
数据挖掘
统计分析 应用平台
监控数据
设备监控数据 系统监控数据 数据库监控数据 中间件监控数据 应用监控数据 安全监控数据 动环监控数据 环境监控数据 统一告警时间
日志数据
系统日志 应用日志 网络日志 设备日志 安全日志
配置信息
CMDB 变更管理
运维大数据平台
数据展示层
搜索引擎可视化 Elasticsearch
智能运维分析 Kibana
• 眼睛：运维大数据平台。 它能采集、处理、存储、 展示各种运维数据，感 知与洞察技术系统
运维大 数据平
台
智能运 维算法
自动化运 维工具
• 手：自动化运维工具。 它基于确定逻辑的运维 工具，对技术系统实施 诸如运行控制、监控、 上线等系列处理操作
运维大数据平台
运维数据是在日常技术系统运行维护过程中产生的数据，用以表述当前系统的 状态、事件、异常等信息，一般可分为动态数据和静态数据两类
学习难度与成本低
建设与使用成本
建设运维的工具成本低，可采用
系统自带的运维命令。但对复杂 系统的运维需投入大量的人力，
建设自动化运维的成本较高，投入运 维的人力成本则相对较低
智能运维的建设成本较高，投入运维的人力成本低
人力成本高
应用范围
运维基础手段，应用广泛，但不 适用于分布式、大规模系统运维
在互联网企业、金融行业得到广泛应 用，适用于集群系统、服务器数量一 般的分布式系统运维
新技术，目前有部分金融企业、互联网企业开展研 究与实践，适用于大规模分布式系统运维
创新触发期 期望膨胀期 冷静期
启蒙复苏期
稳定成熟期
产学研现状
科 卡内基梅隆：Netflix合作
研 机
清华大学：交行/阿里/IBM
构 南京大学：360/腾讯
互 阿里云：智能故障管理平台 联 ：单机房故障自愈系统 网 腾讯：哈勃大数据平台、织云智能监
智能运维
ห้องสมุดไป่ตู้■ 运维
是技术类运营维护人员根据业务需求来规划信息、网络、服务，通过系统监控、事件预 警、安全维护、业务调度、排障升级等手段，使服务处于长期稳定、安全可用的状态。
1.0 手工运维
• 人工监控、人工 决策、手工实施
• 特点：运维人员 手工完成，低效； 成本随系统规模 增加而线性增长
2.0 自动化运维