2021年大型银行网络运维自动化思路与实践
银行数据中心自动化运维探索
银行数据中心自动化运维探索在当今数字化时代，银行业务对信息技术的依赖程度日益加深，银行数据中心作为支撑银行业务运行的核心基础设施，其稳定、高效的运维至关重要。
随着业务的不断扩展和技术的快速更新，传统的人工运维方式已经难以满足银行数据中心日益增长的需求，自动化运维逐渐成为银行数据中心运维的重要发展方向。
银行数据中心面临着诸多挑战。
首先，业务的复杂性和多样性使得数据中心的系统架构日益庞大，设备数量众多，人工管理难度大。
其次，业务的连续性要求极高，任何故障都可能导致严重的经济损失和声誉风险。
再者，随着新技术的不断涌现，如云计算、大数据、人工智能等，数据中心的技术更新换代速度加快，对运维人员的技术能力提出了更高的要求。
自动化运维的出现为解决这些问题提供了可能。
它能够通过一系列的技术手段和工具，实现对数据中心运维工作的自动化管理和控制，从而提高运维效率、降低运维成本、提升运维质量。
自动化运维的核心技术包括监控技术、配置管理技术、自动化部署技术和流程自动化技术等。
监控技术能够实时监测数据中心的各类设备和系统的运行状态，及时发现潜在的故障和问题。
配置管理技术则负责对数据中心的各类配置信息进行集中管理和版本控制，确保配置的准确性和一致性。
自动化部署技术可以实现软件和系统的快速部署和更新，大大缩短了部署时间。
流程自动化技术能够将一些重复性的运维工作流程进行自动化处理，提高工作效率。
在银行数据中心的实际应用中，自动化运维发挥着重要作用。
例如，在日常的巡检工作中，通过自动化的监控工具和脚本，可以实现对服务器、网络设备、存储设备等的自动巡检，及时收集设备的运行状态信息，并对异常情况进行报警。
在系统的升级和部署方面，利用自动化部署工具，可以实现快速、准确的部署，避免了人工操作可能带来的失误。
在故障处理方面，当出现故障时，自动化的故障诊断和恢复工具能够快速定位故障点，并自动执行一些恢复操作，缩短故障恢复时间。
然而，银行数据中心的自动化运维也并非一帆风顺，存在着一些问题和挑战。
服务器自动化运维实践
服务器自动化运维实践随着互联网技术的不断发展，服务器自动化运维在企业中变得越来越重要。
服务器自动化运维是指利用自动化工具和脚本来管理和维护服务器，提高运维效率，降低人为错误。
本文将介绍服务器自动化运维的实践经验，包括自动化运维的意义、常用工具和实施步骤。
一、服务器自动化运维的意义随着企业业务的不断扩张，服务器数量和复杂度也在不断增加。
传统的手工运维方式已经无法满足快速变化的需求，容易出现人为错误，影响业务的稳定性和安全性。
而服务器自动化运维可以提高运维效率，降低人为错误，实现快速部署和扩展，保障业务的稳定性和安全性。
二、常用工具1. Ansible：Ansible是一款简单易用的自动化运维工具，基于SSH协议，无需在被管理服务器上安装客户端，支持批量部署、配置管理和任务自动化。
2. Puppet：Puppet是一款功能强大的自动化运维工具，采用声明式语言DSL描述服务器配置，支持自动化部署、配置管理和状态监控。
3. Chef：Chef是一款基于Ruby语言的自动化运维工具，采用基础设施即代码的理念，支持自动化部署、配置管理和持续交付。
4. SaltStack：SaltStack是一款快速、可扩展的自动化运维工具，采用分布式架构，支持实时监控、事件驱动和高效批量操作。
三、实施步骤1. 环境准备：在进行服务器自动化运维之前，需要准备好运维工具和服务器环境，确保网络通畅和权限设置正确。
2. 编写Playbook或Recipe：使用Ansible编写Playbook、使用Puppet编写Manifest、使用Chef编写Recipe、使用SaltStack编写State文件，描述服务器的配置和任务。
3. 执行自动化任务：通过运维工具执行自动化任务，部署应用、配置服务器、监控状态等，实现自动化运维。
4. 定期维护和优化：定期检查自动化任务的执行情况，优化配置和脚本，保持服务器自动化运维的高效性和稳定性。
通过以上实践经验，企业可以更好地利用服务器自动化运维工具，提高运维效率，降低成本，保障业务的稳定性和安全性。
自动化运维实施方案
自动化运维实施方案随着软件和系统的复杂性不断增加，传统的手动运维已经无法满足企业的需求。
为了提高运维效率和降低运维成本，自动化运维成为企业的首选。
下面是一个自动化运维实施方案的示例，包括自动化监控、自动化部署和自动化故障处理。
1. 自动化监控自动化监控是自动化运维的重要基础，可以实时监测系统的状态和性能指标。
监控方案应包括以下几个方面：- 设定关键性能指标和阈值，如系统负载、网络流量、磁盘空间等，并在指标超过阈值时触发报警。
- 使用监控工具对服务器、网络设备和应用程序进行自动化监控，收集指标数据，并展示在监控面板上。
- 搭建集中式日志管理平台，将日志文件收集、存储和分析整合，提供快速诊断问题的能力。
2. 自动化部署自动化部署是通过工具和脚本实现的，可以大幅度减少人员手动操作的时间和错误。
部署方案应包括以下几个步骤：- 使用版本管理工具（如Git）进行代码版本管理，确保每一次部署都是可追溯的。
- 编写部署脚本，将部署的过程自动化，包括安装依赖、创建配置文件、编译代码、发布到生产环境等。
- 使用虚拟化或容器化技术，将部署环境进行标准化，并使用容器编排工具（如Docker）进行发布和扩容。
3. 自动化故障处理自动化故障处理可以快速诊断和修复故障，提高系统的可用性和稳定性。
故障处理方案应包括以下几个步骤：- 实施监控告警自动化处理，当监控指标超过阈值时，自动触发故障处理程序，进行自动化的故障诊断和处理。
- 编写故障自愈脚本，实现故障的自动修复，包括重启服务、调整配置参数、放入维护模式等。
- 搭建故障自愈系统，提供故障的自动发现、自动排查、自动修复等能力，并记录故障处理过程，便于事后分析。
通过上述自动化运维实施方案，企业可以大幅度提高运维效率，降低运维的人力成本和错误率。
此外，自动化运维还能够实时监测系统状态，及时发现和解决问题，提高系统的稳定性和可用性。
因此，自动化运维已经成为企业提升核心竞争力的重要手段之一。
运维自动化与DevOps的实践
运维自动化与DevOps的实践近年来，随着互联网信息技术的快速发展，IT行业也在不断变革升级。
在这种变革的背景下，运维自动化和DevOps成为了行业的新宠。
运维自动化指的是将运维流程自动化实现，提高运维效率和自动化等级，减少人工操作，实现自动化运维。
而DevOps则是一种在软件开发和IT运维中将软件开发、测试、部署、交付一体化的运作方式。
在现实生产实践中，很多公司都在积极探索运维自动化和DevOps的实践。
为什么这两个概念能够获得如此大的关注度和实践价值呢？下面我们就来详细探讨一下。
一、运维自动化和DevOps的背景与意义1.随着技术的发展，业务需求复杂度不断提升，传统的手工运维模式变得越来越难以适应业务发展需要。
2.基于虚拟化技术的IT基础设施快速增长，管理难度也在不断加大。
3.虽然传统的IT运维团队职能一直是保证系统稳定性和服务正常运行，但是在业务快速变化的背景下，IT运维团队需要具备极强的快速适应性和服务能力，以保证持续运维高质量。
因此，运维自动化和DevOps既是IT行业发展的产物，也是行业发展的必然趋势。
运维自动化和DevOps的应用，旨在提高IT基础设施的管理效率和业务的交付效能，为企业创造更高的价值。
二、运维自动化和DevOps的实践1.自动化运维自动化运维是指采用自动化技术和运维流程优化策略，提高运维效率和自动化程度，减少人工操作，实现运维自动化。
在自动化运维中，一般会采用脚本编程、自动化运维工具等技术手段，来实现运维自动化的全过程，包括环境部署、软件安装、配置更改、日志分类和监控等等。
自动化运维可以提高运维效率和稳定性，减少人工出错，也能够排查故障，并及时处理。
2.DevOps实践DevOps是一种将软件开发、测试、部署以及运维过程相互集成的实践方法。
在DevOps实践中，主要采用自动化工具和团队协作机制来实现迭代开发、集成测试、构建发布和运维支持等一系列过程，从而实现为业务提供快速交付、持续集成和自动化部署等功能。
云计算中的自动化运维技术研究与实践
云计算中的自动化运维技术研究与实践云计算作为一种灵活、可扩展且高性能的计算模式，正迅速改变着各行各业的运维方式。
在云计算环境下，自动化运维技术被广泛应用，以提高运维效率、降低成本、增强系统的可靠性。
本文将对云计算中的自动化运维技术进行研究与实践，探讨其应用、挑战和潜在影响。
1. 云计算中的自动化运维技术概述自动化运维技术是指利用各种自动化手段和工具，对云计算环境中的应用程序、服务器、网络设备等进行运维管理和监控。
其核心目标是实现运维工作的自动化、标准化和可预测性，以提高效率、降低运维成本。
2. 自动化运维技术的应用场景2.1 服务器部署与配置管理在云计算环境下，服务器的部署和配置管理是一个耗时且重复性较高的任务。
自动化运维技术可以通过脚本化和自动化工具，实现服务器的快速部署和配置管理，减少人工干预，提高部署效率。
2.2 自动监控与故障检测云计算环境中，系统的可靠性至关重要。
自动化监控工具可以实时监测服务器、应用程序和网络设备的状态，及时发现和修复潜在的故障，提高系统的稳定性和可用性。
2.3 自动化变更管理云计算环境下的软件更新、配置修改等需求非常频繁。
自动化变更管理工具可以帮助管理员对系统进行快速的变更，通过版本控制和自动化流程，降低变更的风险，并保证系统的稳定性。
3. 自动化运维技术的挑战与解决方案3.1 复杂性与灵活性的平衡云计算环境中，系统规模庞大，复杂度较高。
自动化运维技术需要在满足系统的灵活性和标准化要求的同时，能够处理复杂的运维场景。
解决方案可以是采用灵活的脚本语言，结合自动化工具，并进行合理的系统架构设计。
3.2 安全性和隐私保护云计算环境中的运维数据涉及大量的敏感信息，如何保护数据的安全性和隐私成为一大挑战。
此时，可以采用加密技术、访问控制策略以及合规性监管等方法来确保运维数据的机密性和完整性。
3.3 持续学习与技术更新云计算及其相关的技术在不断发展和演进，自动化运维技术也需要不断学习和更新。
刍议商业银行数据中心运维自动化建设
刍议商业银行数据中心运维自动化建设摘要：伴随着群众物质生活水平的直线上升，其收入标准也在随之提高，而银行作为群众理财和储蓄的主要场所，每天会涉及大量的财务信息并且必须保障其被妥善处理，不得出现误差，否则会导致群众的基本权益受损。
时至今日，相关人员仍在探讨提升银行管理效率的路径，而数字化数据处理中心的出现，使得银行工作模式发生了根源性转变。
基于此，本文通过分析商业银行数据中心运维自动化建设的总体目标和思路，明确具体的建设路径，以期为相关人员提供参考，进一步发挥技术优势。
关键词：商业银行；数据中心；运维；自动化建设引言：近年来，银行作为保障群众生活品质，管理群众个人资产的典型产业，无论是客户还是有关管理部门都对其监管体制提出了更高标准的需求，各项业务也需具有人性化和持续性特点，合理控制成本，并建立更完善的基础管理架构，从而妥善完成客户需求。
但考虑到数据中心及对应的技术手段难度较高，且我国缺少对应的工作经验，所以必须深入分析其技术原理，了解成本，向价值转变的理念特性，并积极主动地开展运维自动化建设，进而减少风险隐患产业的转型发展。
一、商业银行数据中心运维自动化建设的主体思路数据中心是以保障系统安全稳定运行为核心，以确保业务和日常经营体制足够适配为抓手，进一步利用技术优势，建立系统框架，实现基础环境运维的高质量转变。
对此，其建设思路不得过于死板，运用技术优势的同时，也需使用数据化思考模式，促使银行工作面向业务实现一体化、集约化和自动化转变，更好地完成数据互通，保障基本的业务连续性，其具体的思考及建设思路如下：（一）以积极推广为目的结合现有的银行基础环境资源交付及使用体系来看，合理利用虚拟化技术以客观数据为核心，建立对应的资源管理体制，构建标准资源池，能够实现稳定的按需获取，并对过程资源支付实现动态调整，保障工作流程更加规范，资源及技术优势的配置更加合理，同时也能确保银行工作模式不断创新[1]。
（二）以保障稳定为路径虽说群众对银行性能方面的需求更加多元化，但相关人员在开展技术研发和体系构建时，首要目标并非提升其结构层次或建设外观工程，而是需要基于其现有的技术原理配合运维管理需求，将日常运维工作的效率和质量予以提升，并实现自动化转型，满足群众多样化需求的同时，不会损害其公有利益，同时还能配合云服务平台等新型理念予以融入。
银行数据中心自动化运维探索
银行数据中心自动化运维探索在当今数字化时代，银行作为金融行业的重要支柱，其数据中心的稳定运行至关重要。
随着业务的不断发展和技术的持续创新，银行数据中心面临着越来越复杂的运维挑战。
为了提高运维效率、降低成本、提升服务质量，自动化运维成为了银行数据中心发展的必然趋势。
一、银行数据中心运维的现状与挑战银行数据中心承载着大量的关键业务系统和数据，其运维工作的复杂性和重要性不言而喻。
目前，银行数据中心的运维工作主要依赖人工操作和传统的监控工具，存在着诸多问题和挑战。
首先，运维工作的工作量大且繁琐。
从服务器、网络设备到存储系统，从硬件维护到软件配置，从日常巡检到故障处理，运维人员需要处理大量的重复性工作，不仅效率低下，而且容易出现人为失误。
其次，运维的响应速度难以满足业务需求。
在面对突发故障或业务高峰时，传统的运维方式往往无法快速定位问题并采取有效的解决措施，导致业务中断或服务质量下降，给银行带来巨大的经济损失和声誉风险。
此外，随着银行业务的不断拓展和技术的快速更新，数据中心的规模和复杂度不断增加，对运维人员的技术水平和知识储备提出了更高的要求。
然而，由于人才短缺和培训不足，运维团队的能力往往跟不上业务发展的步伐。
二、自动化运维的概念与优势自动化运维是指通过自动化技术和工具，实现对数据中心运维工作的自动化管理和控制。
它涵盖了监控、配置管理、部署、故障处理等多个方面，能够有效地提高运维效率、降低成本、提升服务质量。
自动化运维的优势主要体现在以下几个方面：1、提高运维效率通过自动化脚本和工具，可以实现对重复性工作的自动执行，大大减少了人工操作的时间和工作量。
例如，自动巡检可以定期对服务器、网络设备等进行健康检查，及时发现潜在问题；自动配置管理可以快速完成系统的配置和部署，提高业务上线的速度。
2、降低人为失误人工操作容易受到情绪、疲劳等因素的影响，导致失误的发生。
而自动化运维可以避免人为因素的干扰，确保操作的准确性和一致性，降低因人为失误造成的风险。
网络自动化运维
理论测试：考查学生对网络 自动化运维基础知识的掌握 程度 实验报告：评估学生在实验 操作阶段的成果与问题分析 能力
项目答辩：通过小组项目实 战演练，检验学生的综合应 用能力和解决问题的能力
实训评估与总结
2. 总结反思
对实训过程中遇到的问题进行总结：分 析原因，提出改进措施 结合实际项目经验：完善自身的知识体 系，提升实际操作能力
汇报人：XXXX
网络运维的发展 历程与趋势
实训内容
实训内容
2. 自动化运维工具
Ansible：配置管理工具 Chef：自动化配置工具 Puppet：开源配置管理工具 SaltStack：集中式配置管理工具
实训内容
3. 自动化运维平台搭建与配置
Jenkins：持续集成/持续部 署工具
Docker：容器化技术及应用
网络自动化运维
XXX：XXX XXX：XXX
-
目 录 C O N T E N T S
01
引言
02
实训目标
03
实训内容
04
实训方法与 步骤
05
实训评估与 总结
06
实训拓展与 建议
07
结语
引言
A
随着企业规 模的扩大和 信息技术的 发展，网络 运维的复杂 性日益增加
B
传统的运维方 式已无法满足 高效、快速的 需求，网络自 动化运维应运
Kubernetes：容器编排与调 度
4. 实战演练
实训内容
自动化部署企业 级网络应用
自动化监控与报警
自动化故障排除 与恢复
1. 理论学习阶段
结合实际案例：深 入浅出地讲解网络 自动化运维的基本 概念与原理
银行运维自动化管理解决方案
目录
1 运维管理中的操作控制难题 2 运维标准化自动化解决之道 3 运维标准化自动化实施要点
运维管理总体目标-防范风险、优质服务、控制成本、系统建设
- 应用整体监控
- 事件处置管理 - 知识维护使用
- 变更収布管理
-设备资源管理
-运行数据采集
-资源性能分析 -容量总体规划 -数据资源管理
大型商业银行每日批作业任务数已达数千个，中小型商业银行也近几百个，随着业 务复杂度及三方业务增加，任务数有增无减，并且变更频率教高，控制难度增加；
多个系统、多个作业任务之间形成了非常复杂的逻辑关系，仅靠表格等手工管理方 式，很难降低任务执行差错率；
针对特殊日期的批作业任务临时变更，很难精确控制，一旦作业任务执行失误，影 响范围较大，很难处理；
严格息变更流程人员工作等环节落实在控制作业任务在系统投产节假日处理等情况下的变更及实施批量测试批量开发批量上线批量维护开发中心批量作业拆分业务逻辑实现批量作业流程设计调度接口配置批量开发岗测试部门裁减流程测试日常维护能否有效控制是关键作业管理中的人员信息流程等要素运维部系统部批量变更批量调度岗系统管理岗运维部门裁减流程启停任务操作批量调度岗批量维护岗批量操作岗作业管理体系制度细则技术规范作业管理批作业调度示例原有操作方式批量流程设计工作流展示流程状态监控作业管理批作业调度事后风险分析示例作业任务耗时统计分析作业任务故障统计分析作业管理监控管理监控巡检管理体系认识对象明确指标操作测量评估优化checkchangerecordsrollbackapplicationoldlevel对象构成信息监控kpi指标集监控策略实施说明按层次分维度分层级指标二次诊断定义按工具设计分对象定级全方面多维度以体系化的监梳理应用监测点控指标为参考基础层面构成信息分层级按维度说明指标策略统一编码整体描述应用初步定位指标策略按照同对象定义报警级别深入诊断指标说明策略的启条件频率不用设备信息指标二次诊断定义应用内部构成信息进程服务队列等指标的详细说明知识库应用外部关联信息指标采集及处理方式说明链路文件接口等应用交易信息交易分类交易名称返回码监测采集实施运行数据采集目标确定采集手段梳理采集流程设计实现监控管理复杂链路根源故障分析自动化调度服结果反馈ping链路ipsyslog告警ip1ip2ip3ip42013监控报15
数据中心运维自动化最佳实践
数据中心运维自动化最佳实践数据中心运维自动化最佳实践包括以下几个方面：1.制定自动化策略：首先，需要制定一个明确的自动化策略，包括自动化技术的选择、实施步骤、时间表和预期结果。
这个策略应该考虑到数据中心的特定需求和环境，以及组织的运维流程和标准。
2.确定自动化目标：自动化目标应该与数据中心的战略目标相一致。
例如，可以通过提高运维效率、减少人工错误、提升服务质量和降低成本等目标来确定自动化需求。
3.建立自动化平台：选择适合数据中心的自动化平台，这个平台应该能够支持各种自动化工具和技术，并且能够集成现有的系统和应用。
4.实施自动化监测：在实施自动化之前，需要对现有的数据中心进行全面的监测，以便了解数据中心的运行状态和性能。
这个监测过程可以包括服务器、存储、网络和其他基础设施的监测。
5.集成自动化工具：选择适合数据中心的自动化工具，例如Ansible、SaltStack、Puppet等，这些工具应该能够支持数据中心的自动化运维和管理。
6.实现自动化流程：根据自动化策略和目标，实现数据中心的自动化流程。
例如，可以通过自动化部署、升级和维护软件，自动化备份和恢复系统，自动化监控和管理服务器等流程来提高数据中心的效率和可靠性。
7.优化自动化服务：在实现自动化流程之后，需要不断优化自动化服务，以满足数据中心的不断变化的需求。
例如，可以通过定期评估自动化流程的效果，不断改进和优化自动化流程，提高数据中心的运维水平和效率。
总之，实现数据中心运维自动化需要从多个方面入手，包括制定策略、建立平台、实施监测、集成工具、实现流程和优化服务等。
这些最佳实践可以帮助组织更好地实现数据中心运维自动化，提高数据中心的效率和可靠性。
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大型银行网络运维自动化思路与实践随着金融科技发展的不断变革，金融行业的网络整体规划和建设思路也在不断追赶新时代银行业务的发展需要。
网络规模的不断扩大，网络应用技术的不断提升，都对大型银行网络的日常运维提出了更多的挑战。
跟紧银行业数字化转型以及金融科技一体化运维大潮，网络运维（NetOps）正在着力于引入最新的统一化、规范化、自动化运维技术，用于更好的保障金融科技系统的稳定运行。
银行作为对 IT 系统高可用性要求极高的金融机构，对网络架构的可用性、可靠性等方面提出了更多的挑战。
大型金融网络运维，涉及到资产管理、容量管理、性能管理、变更管理、应急保障等多方面的管理需求，都占用了大量的运维资源和人力成本。
如何让运维人员将有限的精力专注于更有意义及挑战性的工作中，是网络运维自动化一贯坚持的思路和方向。
作为网络自动化建设的实践者，我们在摸索中不断前进，从以下几个方面的进行了实践。
池化繁为简，构建统一的网络资产数据池在网络资产的管理方面，开展网络资产的数据标准化工作，以统一的数据标准实现对整体网络资产的管理。
其目标是实现对整体网络资产的 ___和调用，避免出现资产信息在不同运维系统中数据的差异，造成网络运维过程中信息不一致、数据不统一等问题。
针对网络设备资产，开展统一的设备监控管理成熟度模型建设，针对不同功能类型、部署区域、使用场景的网络设备，按照运行监控、网络连通、服务管理三个维度计算其管理成熟度评分及监控定级，最终实现设备的标准化监控配置和全生命周期的资产数据管理。
解决了网络设备在日常运维过程中出现“脱管”或“半脱管”的问题，并提升了不同网络运维系统对网络设备资产的数据交互及监控管理需求。
对于配置及参数资产，采取智能化分布式的配置参数采集及管理机制，在保证网络配置及参数的数据安全性同时，又实现了网络配置动态对比及关联分析的功能，提升了以“静”制“动”的运维监控能力。
破釜沉舟，打造网络变更的“人工+ 智能”银行网络的特点就是安全运维颗粒度及精细度程度高。
在最小化严格化控制架构下，运维过程中网络人员将面对每日数以百计的网络变更及调整，相关的变更从正常的变更投产、测试 ___到最普遍的用户域访问控制，都需要投入大量的人力进行变更内容的评审和准备。
在安全合规的前提下，将运维人员从整体的变更流程及变更内容的准备中解脱出来，是变更自动化急需实现的目标。
，在变更流程的优化方面，我们尝试打破跨系统间的技术壁垒，润滑整合流程平台与运维平台之间的信息传递机制，将变更整体的申请、审核、分配、实施、复核的全周期流程进行串联，结合变更内容与网络资产数据的关联分析，实现变更内容的自动化解析和数据生成。
运维人员在一个页面中可以完成整体变更流程的流转，以及变更内容的智能分析及脚本自动化生成工作。
对于涉及重要生产网络区域的标准变更内容，通过自动化的方式实现对变更脚本的生成，运维人员仅需对自动化脚本进行审核，并通过相关的合规审计渠道进行变更内容的下发即可完成变更实施工作。
对于 ___测试、用户接入等非生产网络区域的变更，可通过自动化变更审核后即实施下发的方式实现，既提高了网络变更流转的效率，也降低的网络运维人员重复性工作的强度。
此外，为了满足多活多中心应用系统架构部署的网络访问需求，我们完善
了跨数据中心的网络变更一体化流程实现，通过系统 CMDB 智能判断，系统 ___及运维人员无需知道对应地址的所属数据中心区域，即可实现一次申请，多地开通的网络变更自动化，提升了整体网络自服务的能力和水平。
在变更的合规审计方面，通过实现对整体变更数据的标准化解析和智能化分析，在日常的运维过程中可快速回溯相关变更内容及数据，以及对应网络设备策略的命中情况，提高运维人员的问题分析
和定位排障效率，加速整体 ___处理的效率和效力，为网络安全生产保驾护航。
路拥抱多元，提升网络运维监管控思路随着网络规模及架构技术复杂度不断提升，传统的网络监控模式已无法满足海量的日志处理及高并发的设备数据采集需求。
在 ___分析及定位方面，快速交付运维人员相关的设备告警日志、性能数据趋势、历史关联信息，以及实现网络告警信息与其他专业条线告警信息的关联整合，是新时代网络运维的里程碑。
在信息的采集方面，拥抱业界开源的运维监控手段，一方面实现了分布网络设备信息的高频采集，通过结合主流的网络运维监控算法，形成智能的网络监控定义，实现了对整体网络架构及设备运行状态的实时信息采集及感知。
此外，利用主流高并发流处理技术，实现对海量网络设备日志的智能解析及关联分析，提
升了整体网络监控的处理及分析能力。
另一方面，加强旁路监控的运维辅助能力，通过使用多点部署全流量采集探针的方式，形成整个网络通信线路的多段网络流量分析链，帮助运维人员从多个维度实现对相应告警的智能分析，解决传统运维监控中关联数据缺失，辅助排障信息不足的问题。
在监控的监控展示方面，通过使用统一的运维监控平台，实现了多运维条线的 CMDB 数据上收及整合，解决了一键获取告警及关联数据信息，跨运维部门间监控告警关联分析，应用信息与网络数据对接等问题。
在运维监控的辅助方面，结合实际的网络运维场景，实现了网络状态比对、历史数据分析、快速配置及参数对比、一键问题设备隔离等操作运维场景的自动化落地，帮助运维人员在监控中更快的实现问题的定位及处置。
此外，面对疫情及其他极端运维情况，我们尝试性的开展了现场运维监控+ ___运维辅助+远程运维支撑的运维管理模式，在遇到复杂问题时，通过群策群力的方式，帮助相关值班人员迅速进行问题的分析和定位，并协助其进行整体的故障排除及处置。
力紧跟时代，提升智能网络自服务能力随着网络技术的不断演进，数据中心级 SDN 技术及广域网SRv6 技术已逐步在银行网络架构中落地。
在不断提升网络自身
的健壮性及技术能力的同时，实现网络新技术与其他系统及应用技术的融合，是新的智能网络管理的机遇和挑战。
在基础服务交付方面，数据中心层面实现新 SDN 架构的落地既实现了对整体网络资源的整合及虚拟化支撑，也实现了对大型银行网络架构下传统系统及云平台的平滑支撑。
在广域网络上，通过实现了更先进的分段路由(Segment Routing)能力，从技术上达成了基于应用系统层面的网络通信及灾备保障，进一步提升了总、分行之间的网络传输调度及应急能力。
在应用系统支撑方面，进一步实现网络对应用 ___的友好性。
跳出网络看网络，即站在应用系统的视角来提升网络对应用支撑的能力，通过网络的智能化服务能力，帮助应用系统在日常运行过程中发现可能存在的问题，最大化的规避系统运行中可能存在的不稳定因素，提升网络网络智能自服务能力。
此外，在不断完善网络自己的运维体系建设的同时，我们已经开展了基于应用的网络流量智能调度，基于流量的应用交易关联分析，重要网络服务的分布式网络资源分配和监控，网络安全全自动智能封禁，网络运维的集中 API 平台等方面的建设，并正在尝试开展系统网络的一体化运维提升建设，实现用网络而不见网络，真正做到用网络服务的“大象无形”。
每一代网络有每一代网络的长征路，当今的网络运维思维已随着日新月异的 IT 技术而不断更新迭代。
大型银行作为 IT 技术的“重度依赖”机构，早已站在了金融科技转型的风口浪尖。
在保
障网络基础架构稳定性的关键性能指标的同时，通过网络运维自动化提升整体网络团队的能力，通过网络资源的虚拟化实现网络更大的灵活性和扩展性，通过“自我 ___”实现网络底层对业务应用系统的服务输出，是当前网络运维面临的新问题和新挑战。
网络运维现在的本职工作，不仅仅是要提升网络的自动化运维能力，更需要提升网络对业务及应用系统的持续交付水平，争做银行数字化转型的领头羊、排头兵。
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