运维管理的场景化思维
运维数据建设和管理方法
运维数据的规模和企业规模、业务形态和运维能力有很大的关系，根据信通院的《企业 IT 运维发展白皮书》中所述，企业规模越大、业务形态越复杂、运维能力越高的企业，运维所纳管的数据越多，运维数据变现的效果越好，相对应的，运维数据建设的层次越高，通常使用较为前沿的大数据和 AI 技术作载体来进行数据的价值交付。
典型场景为，知识图谱、智能监控、动态阈值、根因分析和故障自愈。
在企业规模较小、业务形态较为单一、运维能力较为普通的企业，运维数据变现较弱，更多的数据输出强依赖场景，因此在这个阶段，场景成为运维数据的惟一突破口，主要进行数据的被动采集、被动存储和被动消费，特征为数据割裂和数据关联性较弱，典型的场景化驱动主要为，资源管理、基础架构监控、业务连续性保障和应急知识库。
在运维数据的变现过程中，普通需要关注三个阶段，数据由少到多、单维到多维、覆盖面由内到外的阶段；数据处理由简单到复杂、技术单一到多样化的阶段；场景由基于需求到基于规划、输出能力由浅到深、自动化到智能化的阶段，总的概括如下。
在初级阶段，运维数据来源局限于运维侧自身，如资源数据、监控数据、文本数据、日志数据，随着数据源接入进入全覆盖的时候，运维数据已经覆盖业务运营数据、后台支撑数据、财务数据。
需要说明的是，运维数据的获取离不开运维数据输出的强依赖条件，那就是场景输出的需要，一切数据的根本都要基于运维能力输出。
在这里，不少人可能疑惑，这不是大数据做的事吗？说到底，大数据只是一个工具，而非一个职能，因此运维数据处理的能力与否，决定了数据汇聚层的价值模型，也间接的影响数据输出的覆盖场景，这也就是我们所理解的运维数据中台。
在这期间，重点要做的是数据的处理能力和数据的衍生能力。
在我们所理解的变现过程中，其实是最终的价值输出模型，最终也会得到三个结果，优化、反馈和贡献价值。
因此，有价值的场景化选型也必须遵照，从运维内部的优化开始，到信息科技领域的度量反馈( 《建立数据指标体系，推动 DevOps 全链路度量闭环》一文详细阐述) ，最后到数据衍生体系的贡献价值，例如智慧运维、项目后评价体系、信息科技的成本复盘、成本中心的利润测算。
运维工作思路与举措
运维工作思路与举措运维工作是指对软件系统或网络设备进行监控、维护和管理的工作。
在信息技术快速发展的今天，运维工作显得尤为重要。
为了保证系统的稳定性和安全性，运维人员需要制定合理的思路和采取相应的举措。
本文将从运维工作的思路和举措两个方面进行探讨。
一、运维工作的思路1. 分清主次：运维工作繁杂多样，需要合理分配任务的优先级。
首先要识别出系统中最重要的组件和服务，将其放在首要位置进行监控和维护。
此外，还要根据业务需求和风险评估确定其他任务的优先级。
2. 预防为主：运维工作不仅仅是发现问题后修复，更重要的是预防问题的发生。
通过监控和日志分析，及时发现系统的异常状况，预防潜在的风险。
此外，还要定期进行系统的备份和灾备演练，以应对突发情况。
3. 持续改进：运维工作需要不断地改进和优化。
通过对系统的性能和稳定性进行评估，找出存在的问题和瓶颈，并采取相应的措施进行优化。
此外，还要关注新技术的发展和行业的最佳实践，不断提升自身的技术水平和工作效率。
二、运维工作的举措1. 监控系统：通过搭建监控系统，对关键指标进行实时监控，及时发现系统的异常情况。
可以使用开源工具如Zabbix、Nagios等，也可以根据需求自行开发监控系统。
监控的指标包括但不限于CPU 利用率、内存使用率、磁盘空间、网络流量等。
2. 自动化运维：通过自动化工具和脚本，实现运维工作的自动化和批量处理。
例如，可以编写脚本进行日志分析、定时任务的管理、配置文件的修改等。
自动化运维可以提高工作效率，减少人为错误，确保操作的一致性和可追溯性。
3. 安全加固：运维工作中要特别注重系统的安全性。
可以采取一系列的安全加固措施，包括但不限于：及时打补丁、禁用不必要的服务、加强访问控制、定期进行安全审计等。
此外，还要关注系统和应用的漏洞信息，及时更新和修复。
4. 容灾备份：为了应对系统故障和灾难情况，需要建立完备的容灾备份机制。
可以使用冗余架构、集群技术、负载均衡等方式提高系统的可用性。
运维项目内部管理方式
运维项目内部管理方式
运维项目的内部管理方式可以因组织和项目的不同而有所不同，但以下是一些通用的最佳实践和建议：
1. 明确目标与职责：需要明确运维项目的目标，以及团队中每个人的职责。
这有助于确保每个人都清楚自己的责任，并能有效地为项目的成功做出贡献。
2. 建立沟通机制：良好的沟通是任何项目成功的关键。
建立定期的会议、报告和沟通渠道，以确保信息在团队内部及时、准确地传递。
3. 制定工作流程与规范：为运维工作制定清晰的工作流程和规范，包括故障处理、系统升级、数据备份等。
这有助于提高工作效率，减少错误，并确保工作的连续性。
4. 采用自动化工具：利用自动化工具来简化重复的、耗时的任务。
这不仅可以提高工作效率，还可以减少人为错误。
5. 建立监控与预警系统：对关键系统和应用进行实时监控，并设置预警机制。
这样可以在问题发生时迅速发现并处理，减少潜在的业务影响。
6. 持续培训与提升：技术和工具在不断发展，因此需要定期为团队成员提供培训和发展机会。
这有助于保持团队的技术竞争力，并提高项目的成功率。
7. 建立知识库与文档：记录运维过程中的经验、问题和解决方案，形成知识库和文档。
这有助于团队成员之间的知识共享，以及为新团队成员提供培训材料。
8. 定期评估与改进：定期评估项目的进展、团队的绩效以及管理方式的有效性。
根据评估结果进行调整和改进，以确保项目能够持续、高效地运行。
智能运维探索与思考
智能运维探索与思考
近年来，随着物联网技术和大数据技术的不断发展，随着智能手机的不断普及，智能运维也逐渐受到重视，在以大数据引擎驱动下，智能运维能够更加精准地预警查看与排查系统故障，以及大量数据的处理与分析，实现智能运维的技术实现了极大的改进，使得运维人员能够以更少的人力成本，更快速的响应现场，更加精准有效的处理系统故障，提升企业的整体运维效率，为企业的运营管理提供支持。
智能运维的主要任务是收集和分析海量的系统信息数据，以及实时监控系统运行的状态，然后基于数据分析，建立监控模型，识别系统故障，最终实现系统故障的自动识别和自动排查。
针对企业运维的具体问题，智能运维可以提供更加全面的解决方案，可以实现更加精准的预警，以及更加有效的运维管理，不仅能够有效降低企业的运维成本，而且更能够提升运维的效率和效果。
智能运维还有着安全性和可控性的优势，由于运维行为是基于数据分析，因此可以更好的控制运维的操作，降低运维操作的风险。
同时，也可以更好的控制系统外的对系统的访问，有效提升系统的安全性。
运维管理人工智能技术在运营维护中的应用
运维管理人工智能技术在运营维护中的应用运维管理是企业信息技术体系中的重要环节，旨在保障系统的稳定运行和高效维护。
随着人工智能技术的发展和应用，越来越多的企业开始将人工智能技术应用于运维管理中，以提升运维工作效率和降低成本。
本文将探讨运维管理人工智能技术在运营维护中的应用，并分析其优势和挑战。
一、运维管理人工智能技术的应用场景1. 自动故障诊断与恢复在传统运维管理中，当系统出现故障时往往需要耗费大量的人力和时间进行排查和修复。
而运维管理人工智能技术通过分析大量的历史数据和实时监控数据，能够快速准确地诊断故障原因，并给出相应的解决方案，甚至可以自动完成故障的恢复工作，大大提高了故障处理的效率。
2. 预测性维护传统的维护方式往往是基于固定的维护计划进行，无法精准地判定设备或系统的实际运行状态。
而运维管理人工智能技术可以通过对设备和系统运行数据的分析和建模，预测出设备可能出现的故障和维护需求，提前采取相应的维护措施，极大地减少了设备故障带来的影响和维修成本。
3. 自动化运维传统的运维管理往往需要运维人员进行大量重复性的工作，如故障排查、日志分析等，容易产生疏漏和错误。
而运维管理人工智能技术通过机器学习和自动化算法，可以自动完成这些重复性的工作，并能够不断学习和调整，提高运维工作的效率和准确性。
二、运维管理人工智能技术的优势1. 提升运维效率运维管理人工智能技术能够快速准确地进行故障诊断和恢复，预测设备维护需求，并自动化完成重复性的工作，大大提高了运维工作的效率，减少了人力资源的浪费。
2. 提高服务质量运维管理人工智能技术在故障处理和维护工作中的准确性和精确度远远高于人工操作，能够更加及时地发现和解决问题，为企业提供更加稳定和高质量的服务。
3. 降低成本传统运维管理往往需要大量的人力投入和设备维护成本。
而运维管理人工智能技术的应用可以减少人力资源的需求，提高设备的利用率和可靠性，降低企业的运维成本。
三、运维管理人工智能技术的挑战1. 数据质量和安全性运维管理人工智能技术的应用需要大量的历史和实时数据支持，而数据的质量和安全性直接影响到应用效果的好坏。
运维服务管理的5大难点及对策
运维服务管理的5大难点及对策以下基于我们公司的情况讨论运维服务管理，可能不是非常具有代表性，只是希望找出运维服务管理中经常碰到的难点，以及对应的解决方法。
前段时间，一位朋友说了一个观点，运维服务是自动化程度最低的一个行业，很有意思，那运维服务会不会也是管理最薄弱的一个行业呢？我接触运维服务的时间不长，但个人总觉得我们把运维服务搞得复杂化了，没有看透业务本质。
在运维服务行业，真正意义上的管理者非常缺乏，我说的“管理者”，是用对象的方式看待业务与流程的。
有时我们过于强调行业经验的重要性，事实上在管理领域，行业的特性对管理者提出的特殊要求没有我们想象的多。
运维服务尚未真正形成行业，多数的领导者不以管理见长，多是从底层或技术部门提升而来，视野与管理理念缺乏，妨碍了运维服务管理的成熟与发展。
以下我将对运维服务管理的一些难点展开说明。
一．项目型管理方式的挑战当一个组织以项目的形式运作管理时，在管理上积淀是比较困难的。
项目本身就是一个独立的权力结构，公司的组织机构是按部门、科室式划分，管理体系也多以部门职能划分流程，这时权力的矛盾就会在业务运作时产生，发生资源的略夺行为。
要么部门难以管理，要么项目难以管理。
而项目是一个临时的组织，这种人力的汇聚与释放都比较麻烦，起用一名人力需要相当长的磨合期。
而公司的任务往往是周期性的（最小时间单位很大），这时人力释放并不意味可以马上投入利用，这种痛苦没有经历过很难体会到，这比你在ERP中排生产计划还要难。
运维服务普通是以项目的形式管理的，项目内的作业与部门或公司的管理往往存在误差。
如果部门或公司处于强势地位，项目内的作业往往会被冲击，或者被动敷衍配合公司的管理。
比如培训，站在部门或公司的角度希望搞员工能力提升的培训，这种计划安排，往往与项目内希望做的培训有非常大的出入。
项目的一线主管，往往认为公司或部门不是帮助他们，而是一个麻烦制造者。
一旦项目数量大时，这种情况越普遍。
因为项目越多，上层对规范、标准化的愿望就越发强烈，当一线主管花费越来越多的管理资源，配合公司的规范与标准时，对项目的控制力就会下降。
运维服务管理的5大难点及对策
运维服务管理的5大难点及对策以下基于我们公司的情况讨论运维服务管理，可能不是非常具有代表性，只是希望找出运维服务管理中经常碰到的难点，以及对应的解决方法。
前段时间，一位朋友说了一个观点，运维服务是自动化程度最低的一个行业，很有意思，那运维服务会不会也是管理最薄弱的一个行业呢？我接触运维服务的时间不长，但个人总觉得我们把运维服务搞得复杂化了，没有看透业务本质。
在运维服务行业，真正意义上的管理者非常缺乏，我说的“管理者”，是用对象的方式看待业务与流程的。
有时我们过于强调行业经验的重要性，事实上在管理领域，行业的特性对管理者提出的特殊要求没有我们想象的多。
运维服务尚未真正形成行业，多数的领导者不以管理见长，多是从底层或技术部门提升而来，视野与管理理念缺乏，妨碍了运维服务管理的成熟与发展。
以下我将对运维服务管理的一些难点展开说明。
一．项目型管理方式的挑战当一个组织以项目的形式运作管理时，在管理上积淀是比较困难的。
项目本身就是一个独立的权力结构，公司的组织机构是按部门、科室式划分，管理体系也多以部门职能划分流程，这时权力的矛盾就会在业务运作时产生，发生资源的略夺行为。
要么部门难以管理，要么项目难以管理。
而项目是一个临时的组织，这种人力的汇聚与释放都比较麻烦，起用一名人力需要相当长的磨合期。
而公司的任务往往是周期性的（最小时间单位很大），这时人力释放并不意味可以马上投入利用，这种痛苦没有经历过很难体会到，这比你在ERP中排生产计划还要难。
运维服务一般是以项目的形式管理的，项目内的作业与部门或公司的管理往往存在偏差。
如果部门或公司处于强势地位，项目内的作业往往会被冲击，或者被动敷衍配合公司的管理。
比如培训，站在部门或公司的角度希望搞员工能力提升的培训，这种计划安排，往往与项目内希望做的培训有非常大的出入。
项目的一线主管，往往认为公司或部门不是帮助他们，而是一个麻烦制造者。
一旦项目数量大时，这种情况越普遍。
因为项目越多，上层对规范、标准化的愿望就越发强烈，当一线主管花费越来越多的管理资源，配合公司的规范与标准时，对项目的控制力就会下降。
运维资源管理：如何合理分配和管理运维资源
运维资源管理：如何合理分配和管理运维资源在现代世界中，信息技术的快速发展为企业运维工作带来了许多新的挑战。
运维资源管理是一项至关重要的任务，它涉及到如何合理分配和管理各种运维资源，以确保企业的系统正常运行和高效运营。
本文将探讨运维资源管理的重要性，以及如何在合理分配和管理运维资源方面做出正确的决策。
1. 运维资源管理的意义好的运维资源管理可以帮助企业实现以下目标：1.1 提高系统的稳定性稳定的系统是企业正常运营的基石。
通过合理分配和管理运维资源，可以减少系统故障和停机时间，提高系统的稳定性和可用性。
1.2 提高运维效率合理管理运维资源可以提高运维团队的工作效率。
通过合理分配人力、物力和时间等资源，可以减少不必要的重复劳动，并优化工作流程，提高运维效率和工作质量。
1.3 降低运维成本运维是一项资源密集型的工作，包括人力、设备、软件等。
通过合理管理运维资源，可以降低企业的运维成本，提高运维的经济效益。
2. 运维资源的分类和特点运维资源包括人力资源、设备资源、软件资源和信息资源等。
它们各自具有不同的特点和特点。
2.1 人力资源人力资源是最重要的运维资源之一，它包括了运维人员的技能、经验和专业知识。
人力资源的特点是有限性和专业性，不同的人力资源拥有不同的专业技能，需要根据具体的运维需求来合理分配和管理。
2.2 设备资源设备资源包括硬件设备和网络设备等，它们是支持系统正常运行的基础。
设备资源的特点是有限性和易损性，需要定期进行维护和更新，以确保其正常运行和稳定性。
2.3 软件资源软件资源包括操作系统、应用程序和工具软件等，它们是支持系统运行和管理的关键。
软件资源的特点是多样性和更新性，不同的软件资源具有不同的功能和特性，需要根据具体的运维需求来选择和使用。
2.4 信息资源信息资源包括各种运维数据和监控报告等，它们是运维决策和问题解决的重要依据。
信息资源的特点是实时性和准确性，需要建立有效的信息管理系统，确保及时获取和使用相关信息。
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IT 运营管理 应用管理 技术管理 请求履行 事件管理 访问管理 问题管理 故障管理
交换机、路由器、VPN、 负载均衡、入侵检测、 语音设备、存储设备 etc
LDAP
IBM Tivoli Directory Server 、 Sun One Directory Server
应用性能监控
活动代理(beacon)
• 活动代理（称为机器人或beacon）
模拟最终用户按预定时间间隔发送JavaScript和监测探头
展示内容 拓扑视图
开发人员
系统维护人员
一体化运维平台
工单处理视图
消息公告
大屏展示
应用维护人员
展示形式 终端展示
展示
移动交互
数据归档
服
服务台
务
管
服务请求
理
监
控 应用性能监控 管
理 监系视统监控
动力环境监控
网络 网络
数据建模
分析
数据分析
数据学习
大数据分析
历史数据查询
统计分析报表
事件管理
问题管理
变更管理
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知识管理
SLA管理
容量管理
可用性管理
业务监控 网络监控 存储监控
资
资源视图
管理资源模型
自
自动巡检
源
资源分析报告
管
动
资源数据采集
化
软件安装
理
资源数据审计
资源维护
管
云资源开通
理
配置管理
连续性管理
配置文件审计 补丁分发
控制
告警智能处理
主机
数据库
中间件
云环境
动力环境
业务
监控——IT集中监控管理
监控管理体系简介
• 主要用于对JAVA代码级故障或性能问 题的深入诊断
非侵入(嗅探sniffer)式
• 通过专用服务器嗅探网络流量 • 监视HTTP / HTTPS/Web Service自动解
析报文 • 实时做出真实用户体验的管理视图
和满意度评估
业务监控
业务监控实现方式： 1.旁路监听 2.集成接口 3.日志
业务监控
AS/400
J2EE应用服务器
Lotus Domino
Weblogic、WebSphere、 SunOne、 JBOSS、 Oracle AS、Resion、 东方通TongWeb、 金蝶Apusic
Lotus Domino
URL & Ports & Ping
DNS、FTP、NTP
Web Server
监控平台发展趋势——一体化监控
一体化运维管理平台
综合视图展示 （大屏展示）
统一告警视图 数据分析报告 网络拓扑视图
3D视图
应用状态视图 部门公告
工单视图 其他信息
自动化管理
平台
Webserivce
其他第三 方平台
短信平台
邮件平台
短信网关 邮件网关等
综合数据处理 统一事件处理
资源模型管理
统一性能处理
模拟交易来测量响应时间
•
主要用于监测网站定制的服务水平•
用户应用中被嵌入JavaScript代码或 Web服务器上安装监测所有网络服务
器的探针
• 对系统有一定的性能开销
应用诊断(JAVA Hook)
• 通过挂钩方式截获JAVA应用程序对 JAVA虚拟机的指定调用，获取各调用 的顺序和返回时间
• 截获调调用越多，对系统性能影响 越大
Apache、IIS、Tomcat
邮件服务器
Microsoft Exchange、 Domino Mail、 标准Mail
中间件
CICS 、Tuxedo、 东方通TongLINK/Q
数据库
DB2、Oracle、Informix、SQL Server、Sybase、Mysql、 Postgresql、达梦
运维人不只是救火员 —ITOM现状分析
Gartner关于ITOM的分析
APM 及 ITOM 全球市场规模（百万美元）
广义应用性能管理组成市场及 全球规模（百万美元）
u 狭义的 APM 服务是 ITOM 服务的重要组成部分，目前纯 APM 服务的市 场规模约45亿美元，每年保持6%的市场增速
u 根据 J.P Morgan 最新研究报告，广义 APM 服务行业应当涵盖 ITOM、BI 和 Security Software 三个领域，每个领域均为过百亿美元的市场。2015 年，整体市场规模为594亿美元，2018年将到达740亿美元
NI 、 Loginsight
AI、 BI、 MI、云压测
SI
基础资源监控
Red Hat、SUSE、Novell 、 Open Server、FreeBSD 、 Cent OS 、 Mandriva Linux、Debian Linux、Turbo Linux、Linux Knoppix、 Gentoo Linux、Magic Linux
监控平台 告警清除
邮件服务器CPU利用 率过高
提出变更请求
工单关闭
重启邮件服务器，快
从服务支撑速解的决故整障体工作过程提变升更：风险集分中析、贯通、融合
流程平台
查看业务影响视图，做 故障根源分析
查看邮件服务器软硬件 详细配置项
变更审批 执行变更
自动化平台
更新配置项
CMDB
工具
工具
Байду номын сангаас决策者
管理者
统一告警视图 数据分析报告
综合数据采集 采集适配
策略管理
并行采集
电话平台 微信平台
ＳＮＭＰ
webService
系统监控管理平台
FTP
DB
机房监控平台
Socket
SOAP
虚拟化监控平台
DB
历史性 能告警 数据库
Webserivce
重采与补采
其他API 应用监控平台
IT服务流程管理 平台
网络
系统
机房环境
云环境
应用
管理——IT服务流程管理
u 亚太是移动互联网发展最快的地区，移动应用的爆发增长将极大推动对性 能管理和安全服务的需求。预计亚太地区的市场规模占全球的15%-20%， 2018年将达到148亿美元
数据来源：J.P Morgan、Gartner、华兴调研
广义应用性能管理亚太区市场规模（百万美元）
运维
OR/AND
运营
ITOM三大要素
ITIL V3管理体系
战略制定 需求管理 服务组合管理 财务管理
服务战略
7 步法改进 服务报告
供应商管理 服务目录管理 信息安全管理 IT 服务连续性管理
容量管理 可用性管理 服务级别管理
知识管理 评价
服务检验与测试 转换规划与支持 发布与部署管理
配置管理 变更管理
服务设计
服务转换
持续服务管理
服务测量
ITOM体系核心要素
People
高质量的服务
人
流
员
程
Process
技 术
全程服务框架支持
Tool
IT经理 值班人员
人员
数据中心领导
系统维护人员 （技术专家）
故障报警
邮件系统无法登陆
流程
快速解决 生成事件工单
根源分析
结论：邮件服务器版本过 老，需要升级
知识归档 知识入库
短信通知：邮件服务 器CPU利用率过高