IT运维管理痛点（IT运维工作）

本篇文章给大家谈谈IT运维管理痛点，以及IT运维工作对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享IT运维管理痛点的知识，其中也会对IT运维工作进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、itsm系统可以帮助运维团队解决哪些痛点
• 2、ITIL如何解决企业IT管理的痛点
• 3、IT项目管理痛点
• 4、IT运维的痛点在哪儿？怎么解决呢？
• 5、传统企业IT运维管理中主要存在哪些问题

itsm系统可以帮助运维团队解决哪些痛点

ServiceHot ITSM可以帮助运维团队解决以下痛点。
1、无法统一协调,导致问题不能及时解决
2、故障原因不清,导致问题无法根治
3、对人的依赖,导致人员变更后的运维问题增多
4、软件太多管理太复杂
5、不清楚每台设备上安装了哪些软件
6、IT运维人员人力成本过高
7、新用户不能迅速投入工作
8、IT运维人员职责不明确，往往是哪里需要就往哪去
9、没有足够的资源来支持虚拟化
10、公司决策者不清楚IT的价值

ITIL如何解决企业IT管理的痛点

企业IT运维的难题并不是网络应用能力的不足而是网络运维管理能力和IT运维服务的缺失。网络运维的行业标准为ITIL，通过ITIL在企业的实践，IT运维管理痛点我们可以从以下几个方面提高企业的网络运维服务能力IT运维管理痛点：
1．基于ITIL流程和理念，建立合理的工作流程，合理安排人员岗位，明确职责，避免一旦出现故障，互相推诿或者不知该找谁解决的情况。能保障在业务中断的第一时间找到相关负责人去解决问题，迅速恢复业务。
2．实现统一监控平台，将各种监控资源通过集中展现和告警的方式进行统一管理，从整体上全面、快速IT运维管理痛点了解系统当前的运行状态，帮助运维人员快速定位故障，缩短排查时间。
3．高效的、合理的流程设置和流转，相互关联的事件工单、问题工单、变更工单、配置工单，使得运维工作流转过程中的资源关联清晰、过程明确可控、历史数据和处理过程可查，提高业务系统运行效率。
4．高效、实时、准确的配置管理库可为运维服务提供所需的配置项信息，可通过设定的条件自定义查询、浏览、打印，不必费时费力去整理杂乱繁多的纸质记录，降低IT运维人员工作量。
5．追踪资产生命全周期的资产管理，可对所有台账资源一目了然，对资产的使用状态准确记录，提高资产设备的重复使用率，及时淘汰报废设备，更新所需设备，提高IT资产使用率，降低IT资产投入。
6．建立知识库积累，避免专业的技术问题永远只能依赖某一个或几个专业人员来解决的现状，使运维工作中的实际经验和专业知识得到共享，让人人都能成为IT运维专家。
7．量化运维人员的运维工作，通过运维分析数据制定运维考核标准，逐步提高运维人员的服务水平和服务质量。

IT项目管理痛点

需求(变更) + 人效（返工） + 工期（延期） + 风险（失控） + 质量 （低下）

1：研发过程未流程化IT运维管理痛点，未形成体系IT运维管理痛点，对个人主观能力依赖强。

2：每个阶段没有明确准则，过程管理失控。

3：整个项目管理缺少可靠数据支撑，无法“以数据管理”

4：缺少可落地培训，尤其针对新员工，未形成公司级规范

1：结合公司特点定义流程，无法套用其IT运维管理痛点他公司模版

2：流程执行和管理必须要有可持续IT运维管理痛点的系统来监控和执行

3：坚持理念，没有度量就没有管理，避免单靠PM汇报

IT运维的痛点在哪儿？怎么解决呢？

事情做了，没有体现出价值！IT运维不是救火员，也不是背锅侠。
上面这就是疼点！如果做成这样，就是失败。
可以通过如下改善：
1. 提升沟通能力和技巧，主要是和老板的沟通，和其它部门的沟通。
2. 改变做事情的方式和方法，防范于未然，不要做救火员。做好应急处理预案，不做背锅侠。
你是运维的话可以看看Linux 这个可以试试。建议看看《Linux就该这么学》 里面有个专栏是 Linux命令大全(手册) 加入我们的群，一起讨论 Linux就该这么学》

传统企业IT运维管理中主要存在哪些问题

当前，随着企业数字业务的快速发展和业务量的攀升，企业信息系统架构的升级变迁，以及企业多套业务系统的在线运营，各类监控组件和应用系统间的关系错综复杂，系统运维的难度也急剧增加，且面临着巨大挑战。

在传统运维方式下，数据规模大且离散，数据治理和全面分析能力薄弱且依赖于经验和规则，运维十分被动，解决问题效率非常低下，运维的实用性大打折扣，难以满足当前主动运营的要求。

具体来说有以下几点：

发现问题难：企业在经年累月中布局了诸多监控工具，但是监控手段阈值的设定单一，且一般都是静态阈值，而指标和告警的异常却是多样化的，这样就会造成大量的误报漏报现象。此外，目前绝大多数的监控工具，缺乏趋势预测能力，使得运维局面非常被动，导致发现问题十分困难。

根因定位难：发现问题时一般都是对问题进行定性分析，可能了解到某一告警对应的指标波动是值得关注的，但是并不能因此确定造成这种现象具体根因。而且目前的监控工具，大多缺乏综合根因定界及定位分析的手段，即便对监控进行了集中管理，也难以通过单纯的几种指标进行根因定位。

数据治理难：当数字化建设进行到一定程度的时候，被管理对象的数据量相应的也是水涨船高，数据数量大、类别多且非常分散，很难通过某一指标体系来衡量系统的健康度，也没有一个统一的视角去判断数据质量的好坏优劣。

运营分析难：现有的大多数基础监控工具，多数都是从自己的管理阈例如系统管理、网络管理出发看待问题，缺乏端到端的分析能力，没办法以业务视角从综合运营分析的角度，去看待多样化指标对系统的影响。

而智能运维是一种全新的数字化运维能力，也将是数字化转型的必备能力。智能运维相对于传统运维模式而言，能够在运维数据治理、业务数字化风险、运维人力成本和业务侧影响力四个方面有本质的效能提升。

智能运维相对于传统运维模式而言，能够在四个方面有本质的效能提升：

运维数据治理。通过高性能实时处理的数据平台广泛采集、处理和分析数字化业务运行过程中的多样化运维数据，包括告警、指标、日志、配置以及运维工单等类别，不仅提升了运维大数据的治理能力，优化了数据质量，而且为进一步激活运维数据的价值打下了良好基础；

业务数字化风险。使运维人员不仅提升了历史运维数据的分析能力并且能够对实时数据进行异常检测和问题预判，有效降低数字化业务的运行风险，提升可用性、稳定性；

运维人力成本。使真正意义上的跨域根因定位成为可能，降低对专业运维人员经验技能的依赖，迅速缩短故障排查时间并有效降低人力成本；

业务侧影响力。以业务视角利用多元化数据提高运营分析和决策能力，比如端到端的分析业务交易状态，提供给业务、客服部门及时反馈和决策支持依据，充分增强业务影响力；

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。虽然目前不少企业已经在积极投入建设，也还有一些企业处在迷茫阶段，对这种趋势不太清晰，借用著名作家威廉吉布森的话，“未来已来，只是分布不均。”

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