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关于银行业智能化运维建设思考

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发表于 2020-3-9 16:03:42 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 adminlily 于 2020-3-9 16:05 编辑   f3 G! C9 x7 }3 C. J& [9 a$ v
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一、现状:银行运维工具已实现技术条线全覆盖,但基于运维管理的全流程自动化、智能化尚停留在研讨阶段

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根据银监会编制的《中国银行业信息科技“十三五”发展规划监管指导意见》,其中“第九章 第三节 提高运维自动化水平,打造智能化运维体系”中明确提出对运维自动化智能化的指导意见:

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提高基础资源和应用部署的自动化水平,实现快速交付、动态调整、弹性部署,降低人工操作风险,自动化部署比例不低于75%。

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持续推进生产运维监控精细化、自动化、智能化建设,强化系统风险和故障的早预警、早定位和早处置。
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实现应用层面交易全流程、全节点监控全覆盖,结合应用系统交易特性及相关数据的分析对比,提升交易过程监控的智能化水平。强化容量管理,做好相关资源的动态规划,预防非计划性、突发性的容量瓶颈问题发生。

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强化运维、开发、安全、风险管理的信息共享和一体化协作,提升多方联动能力。加强运维大数据分析,利用运维大数据加强业务风险防控,探索利用运维大数据推动业务流程优化并支持业务创新。”
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—— 摘录自《中国银行业信息科技“十三五”发展规划监管指导意见》
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——汪曾祺
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在运维建设较前的银行业及互联网企业的建设经验中,平台化和智能化已成为运维体系发展的大趋势。以阿里经验为例,将运维发展分为五个阶段,分别为L1-脚本运维、L2-工具化运维、L3-平台化运维、L4-数据化运维、L5-智能运维。随着运维管理手段的推陈出新,逐渐地提升“系统”在执行和决策环节中的比重,从而不断降低人工参与度,如下图:

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在工具化运维阶段,传统运维建设模式基本以烟囱式为主,每个烟囱只为了解决单一的运维场景,如应用发布、系统监控、数据提取等。
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随着新技术不断在信息化建设中应用,带来了操作单元海量化、版本更新频繁化、监控粒度细致化等问题,烟囱式的建设模式已经难以满足运维发展的要求。

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随之而来,各个企业开始向着平台化、一体化的方向发展。如腾讯公司的思路是采用SOA和PaaS的技术架构模式,在PaaS内将各能力封装成各类原子平台并自动化,如配置平台(CMDB)、作业平台、容器平台、数据平台(AI)等,而后通过任务引擎将分散在个原子平台的功能,根据不同的场景重新连接成“串”或者“树状分支结构”实现全自动化、智能化。
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目前大多数银行的数据中心经过多年建设,尚处于从“工具化”向“平台化”过渡阶段,已经建立较为全面的IT架构基础平台,监控与流程均有一定的建设。如统一配置管理(HP UCMDB、Remady CMDB)、监控系统(Zabbix、HP OVO)、流程管理(BMC Remedy)、自动化控制(HP SA、BMC Bladelogic)……等。

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而IT运维管理建设多采用产品采购模式,但随着积累的运维工具数量持续累加,繁杂的烟囱式应用使运维效率难以继续提升,其主要体现在以下几个方面:

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系统故障定位时间长,无法达到精准化报警,难以快速解决问题。

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难以评估系统当前和未来对资源的需求,以及资源分配的合理性。
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运维数据普遍存在分散、标准规范不统一、数据使用不规范等问题。

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二、IT运维自动化、智能化的转型升级之路

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随着云计算、微服务在企业信息化建设中的大量应用,IT运维岗位正在从资源管理向应用运维、从运维保障向业务运营、从低价值劳动向高附加值服务转型发展。
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而在这个过程中,运维平台化和运维数据化的建设至关重要。

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一定要充分利用数据,这里的数据指的是运维数据,如性能监控数据、运行日志数据、变更操作记录等等,尽可能的接入更多的种类的数据。
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利用这些数据,通过大数据和机器学习的技术,实现业务系统精准建设、系统资源精准配置、风险隐患精准控制,最终促进降本增效的目标。

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由于目前银行中运维管理建设还采用传统分散建设,各种烟囱式的系统之间数据存在数据重复、数据割裂、数据不准等问题,为运维数据化建设带来了极大的困难,具体体现在如下几个方面:

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系统间信息不能共享,难以形成整体,缺乏效率难题持续提升。
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由于信息和功能不能共享,须在多系统内重复建设基础功能和数据。
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场景覆盖面不足,现有功能点无法跨多个系统进行场景式的编排。

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为了解决分散的烟囱模式给运维管理建设过程中的问题,尽快实现平台化和数据化的目标,急需通过顶层设计,实现有效整合,建立一体化的综合管理平台,实现数据集中存储,统一分析,集中展示,高效处置。
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参考腾讯、阿里顶级互联网公司的建设经验,建设“平台层”来整合各烟囱式运维应用的功能和数据,从而构建一体化运维综合管理平台。基于一体化的运维平台建设遵循原则如下:

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1)   一体化平台:采用“平台+应用”的建设模式。
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2)   功能全覆盖:构建监、管、控于一体的运维管理。

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3)   自主可控:通过平台的模式将运维开发的能力交付给用户。
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4)   先进技术架构:构建一套高可用、高性能安全运行系统。
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基于上述原则,规划一体化平台如下图所示:

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①  服务层面向用户、管理者、维护人员输出友好、便捷、高效的IT服务。

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面向用户提供更多的自助式服务。

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面向管理者提供灵活的可视化服务。
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面向维护人员提供丰富的自动化服务。
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②   平台层是关键,通过平台层将新旧能力层系统整合在一起,产生联动效益。

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构建统一的API服务网关和调度编排引擎,将能力层的各种能力对接到平台层。

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构建统一门户、4A集成、工具市场等易用模块,增强运维管理一体化能力。
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构建工具开发框架和运行托管环境,简化工具建设成本。

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③   能力层包括过往已有的运维管理系统,以及未来继续扩展的管理系统。

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随着技术的发展,需要补充运维大数据平台、人工智能(AI)平台、容器管理等。
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已建成的功能模块需要持续优化和更新,适应新业务、新技术、新管理的要求。
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④   采控层是在最底层规划建设的统一采控通道,从底层保证数据一致性和准确性。
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运维管理建设是一个长期的过程,不能追求一蹴而就,需要分阶段稳步实现。参考运维技术的发展过程以及先进单位或互联网公司,演进路径大致如下:
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平台化:利用PaaS技术实现平台层,建设一体化平台的基础框架。并在平台层中将现已有的运维管理系统集成起来,从而实现一体化平台的基础框架。初期在平台层之上开发3~5个运维管理工具,作为整合型运维管理工具的试点场景,并持续不断的组装工具以满足运维管理的方方面面。

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数据化:在能力层内建设运维大数据能力,将散落在各运维管理系统的数据归集起来,形成运维数据仓库。继而在实际的运维管理工作中,探索数据挖掘场景,利用大数据计算和分析能力辅助管理决策,实现初阶AIOPS场景。
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智能化:正式将人工智能(AI)应用于运维管理中的工作场景中,利用上一阶段积累的数据样本和决策模型,通过机器学习手段解决提升“AI”在管理决策中的占比,实现根因定位、容量预测等高阶AIOPS场景。
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然而运维大数据技术经过近年的快速发展,相关技术的应用已经基本成熟,根据银行业的现实状况,可以在首期项目中就实现“运维大数据的归集”和“大数据应用场景的探索”,从而形成“两步走”的建设思路:

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“如何利用智能化手段提升运维管理”的研究浪潮已经掀起,部分互联网和银行已经进行了部分尝试并取得了一些效果。顺应时代发展趋势,展开智能化探索,才能主动赢得运维管理的未来。
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