质量过硬的it运维管理（什么是IT运维管理）

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本文目录一览：

• 1、IT运维管理，有什么好的解决方案
• 2、什么是IT运维管理?
• 3、IT运维管理包含哪些内容
• 4、IT运维管理需要注意什么

IT运维管理，有什么好的解决方案

1、深层次质量过硬的it运维管理的IT资源监控 当IT资源出现故障的时候,我们的第一反应就是快速的定位故障的根本原因以及故障影响哪些业务部门、哪些业务。以前是否出现过类似的问题,是否有成型的解决方案等等。要想能快速的定位故障的根本原因,首先我们就要做到对IT资源深层次的监控。特别是对于一些应用的监控,通过指标来量化资源的健康程度。当资源出现故障时,能快速定位到问题关键性能指标。
2、建立对业务影响范围的判断机制
当资源出现故障的时候,我们需要快速的质量过硬的it运维管理了解他会对哪些业务部门,哪些业务造成影响。所以我们必须有一种合理规范的机制来判断。并且当同时出现几个故障时,系统能判断服务所影响业务的重要性,以此来判断恢复故障的优先级。另外我们还得有KPI报表,统计服务的可用性。
3、自动关联同类故障
当资源出现故障时,如果能自动关联同类故障,那么将大大的提高我们处理故障的效率,提升IT服务的水平。通过知识提交、审核、发布、查询等功能自动沉淀IT部门日常运维中的工作经验,帮助各级支持人员提高技能水平,简化IT服务任务,同时降低对具体个人的依赖。并且知识库要和FAQ紧密的结合在一起,真正的提升运维的效率。
4、拓展IT服务途径,提升服务质量
建立运维人员与用户之间的联系点,统一受理用户的咨询、服务请求、故障报修、投诉等情况。并且当用户能通过FAQ查询以前出现过得同类故障。这样用户可以自己解决问题,从而降低运维人员的工作量,提升运维效率,提高用户的满意度。
天天客服IT运维基于ITIL的最佳实践经验,为用户提供运维管理流程,并提供了基于ITIL的岗位定义、流程设计工具、表单设计工具、基于ITIL的流程模板和各种元素库,帮助企业在进行IT运维管理工作时,不仅能够有效的、有序的进行事故管理、问题管理、配置管理、变更管理、发布管理,达到服务支持的目的,也能够提供服务级别管理、可用性管理、能力管理,达到服务交付的目的。

什么是IT运维管理?

所谓IT 运维管理,是指单位 IT 部门采用相关质量过硬的it运维管理的方法、手段、技术、制度、流程和文档 等,对IT 运行环境(如硬软件环境、网络环境等)、IT 业务系统和 IT 运维人员进行质量过硬的it运维管理的综合管理. IT 运维管理主要包括七个方面质量过硬的it运维管理的管理内容:
·设备管理:对网络设备、服务器设备、操作系统运行状况进行监控和管理;
·应用/服务管理:对各种应用支持软件如数据库、中间件、群件以及各种通用或特定服 务的监控管理,如邮件系统、DNS、Web 等的监控与管理;
·数据/存储/容灾管理:对系统和业务数据进行统一存储、备份和恢复;
·业务管理:包含对企业自身核心业务系统运行情况的监控与管理,对于业务的管理, 主要关注该业务系统的 CSF(关键成功因素 Critical Success Factors)和KPI(关键绩效指 标Key Performance Indicators);
·目录/内容管理:该部分主要对于企业需要统一发布或因人定制的内容管理和对公共信息的管理;
·资源资产管理:管理企业中各 IT 系统的资源资产情况,这些资源资产可以是物理存在 的,也可以是逻辑存在的,并能够与企业的财务部门进行数据交互;
·信息安全管理:目前信息安全管理主要依据的国际标准是 ISO17799,该标准涵盖质量过硬的it运维管理了信 息安全管理的十大控制方面,36 个控制目标和 127 种控制方式,如企业安全组织方式、资产 分类与控制、人员安全、物理与环境安全、通信与运营安全、访问控制、业务连续性管理等;·日常工作管理:该部分主要用于规范和明确运维人员的岗位职责和工作安排、提供绩 效考核量化依据、提供解决经验与知识的积累与共享手段.

IT运维管理包含哪些内容

在IT服务管理和运维自动化这个领域质量过硬的it运维管理，业界近年来质量过硬的it运维管理的发展比较快。从IT服务管理（ITSM）、数据中心自动化（DCA）到开发运营一体化（DevOps），相关概念和理论不断涌现。从IBM、BMC、HP等传统厂商各类工具产品纷纷面世到Puppet、Ansible、Saltstack等开源解决方案风起云涌，各类工程实践也是精彩纷呈。

说到运维分为哪几种，首先有必要先讨论一下运维质量过硬的it运维管理的定义。通常我们把运维的含义界定为数据中心各专业技术岗位的日常运维工作，具体而言，就是各专业技术岗位人员与各类软硬件运维对象进行交互操作的活动。

所以在过去，运维是个专业密集型、知识密集型工作，直到今天，它在一定程度上还是劳动密集型工作。从运维行业的发展趋势来看，运维工作从早期的人工运维，到自动化运维，如今已走向质量过硬的it运维管理了智能运维。现在，越来越多的企业意识到，智能运维是一种全新的数字化运维能力，企业基于已有的运维数据，通过机器学习方式从而解决自动化运维无法解决的问题，这也将是数字化转型的必备能力。因为智能运维能够帮助企业快速发现异常、有效诊断问题根因、以业务为导向地进行运营分析和决策、持续有力地提升运维数据质量。

现在，智能运维发展正如火如荼，Gartner预见其为下一代运维，认为到2022年将有近50%的企业用户部署智能运维。

其实这个过程和手机的发展历史很像。一开始我们惊喜的称呼iPhone为“智能手机”，而今天再没有人叫它“智能手机”因为这就是手机该有的样子。所以运维也是如此，在企业数字化转型大潮中，“智能”是运维本该有的样子。

内容来源于国内领先的智能运维AIOps落地解决方案供应商擎创科技。

IT运维管理需要注意什么

经过几十年的发展，it行业在当前互联网技术的推动下，进入了一个资源高度整合的时代，即系统化和智能化的时代。运行维护服务也将向组织化、标准化、专业化、智能化方向发展。

相比其它相关行业发展来说，IT运维服务的智能化管理更具得天独厚的优势，因为IT系统设计本身问题就是一个基于企业数字化、数据化和网络化的，而这几个方面要素恰恰是一切智能化的基础。

手工——机器——自动化——智能化，这种生产方式的演进，其目的就是逐步用机器取代人工，最大限度地把人从繁复的、非创造性的劳动中解放出来，以提高生产质量、降低生产成本。智能化对于IT运维服务来说，同样具有非凡的划时代意义。它不仅能大幅度地降低服务成本、提高服务质量的稳定性，还为商业竞争构筑越来越高的技术门槛。

在长期的运维管理实践中，人们开发出各种运维管理工具，如信息安全系统、负载均衡系统、上网行为系统、网络监控系统、运维审计系统、日志审计系统等等。越来越多诸如此类系统的出现，标志着运维管理进入类似制造业的机器生产时代。下一个阶段的发展趋势应该是将这些系统在业务流程和数据上进行整合，朝着自动化与智能化方向挺进。以便更大程度地取代人工，消除人工服务所带来的非标准和质量不稳定的隐患，并进一步地提高服务效率、降低服务成本。

智能化是建立在大数据基础上的，首先要解决的是运维数据的智能采集。根据客户单位的业务需求，确定运维服务的总体目标，明确需要收集哪些数据？是怎么收集这些数据的？收集这些数据的方法是什么？如何确定不同类型数据的采集频率？如何分类和存储数据？

其次是大数据挖掘。设计运维数据分析模型，从海量历史数据中准确找出IT系统存在的问题。以监控系统为例，大部分客户都购买了网络监控系统，证明实际工作中存在这样的刚性需求。但实际上，大多数客户并没有很好地使用这个系统，主要是因为这些系统在数据准确性上并不理想，对大数据的分析和提取也比较薄弱。由于营销的需要，监控系统开发商把主要精力都放在新功能的开发和数据的展示上，对数据的准确性及分析挖掘缺乏深入研究，因而使得监控系统的实用性大打折扣。

然后是如何集成各种操作工具和它们生成的数据的问题。如何将各种运行维护管理工具集成为一个智能化的运行维护管理平台，充分发挥其整体价值。对于需要人工干预的事件，还需要与服务流程管理系统进行接口，以实现人机服务的集成，实现服务流程的智能化。与运维的组织化、标准化、专业化一样，智能化运维也是运维服务行业发展的大趋势。 谁能顺应这一趋势，把握这个发展机遇，谁就赢得了未来！

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