智能运维平台架构（智能运维平台架构设计）

本篇文章给大家谈谈智能运维平台架构，以及智能运维平台架构设计对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享智能运维平台架构的知识，其中也会对智能运维平台架构设计进行解释，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、开发自动化运维架构六要素
• 2、关于运维体系建设有没有什么好点的建议？
• 3、践行AI战略：华为引领数据中心网络迈入人工智能时代
• 4、金融行业如何做好数字化转型？
• 5、一体化运维系统是什么？

开发自动化运维架构六要素

运维自动化是我们所渴望获得的，但是我们在一味强调自动化能力时，却忽略了影响自动化落地的一个关键因素。那便是跟运维朝夕相处，让人又爱又恨的业务架构。
要点一：架构独立
任何架构的产生都是为了满足特定的业务诉求，如果我们在满足业务要求的同时，能够兼顾运维对架构管理的非功能性要求。那么我们有理由认为这样的架构是对运维友好的。
站在运维的角度，所诉求的架构独立包含四个方面：独立部署，独立测试，组件化和技术解耦。
独立部署
指的是一份源代码，可以按照便于运维的管理要求去部署、升级、伸缩等，可通过配置来区分地域分布。服务间相互调用通过接口请求实现，部署独立性也是运维独立性的前提。
独立测试
运维能够通过一些便捷的测试用例或者工具，验证该业务架构或服务的可用性。具备该能力的业务架构或服务让运维具备了独立上线的能力，而不需要每次发布或变更都需要开发或测试人员的参与。
组件规范
指的是在同一个公司内对相关的技术能有很好的框架支持，从而避免不同的开发团队使用不同的技术栈或者组件，造成公司内部的技术架构失控。
这种做法能够限制运维对象的无序增加，让运维对生产环境始终保持着掌控。同时也能够让运维保持更多的精力投入，来围绕着标准组件做更多的效率与质量的建设工作。
技术解耦
指的是降低服务和服务之间相互依赖的关系，也包含了降低代码对配置文件的依赖。这也是实现微服务的基础，实现独立部署、独立测试、组件化的基础。
要点二：部署友好
DevOps 中有大量的篇幅讲述持续交付的技术实践，希望从端到端打通开发、测试、运维的所有技术环节，以实现快速部署和交付价值的目标。可见，部署是运维日常工作很重要的组成部分，是属于计划内的工作，重复度高，必须提升效率。
实现高效可靠的部署能力，要做好全局规划，以保证部署以及运营阶段的全方位运维掌控。有五个纬度的内容是与部署友好相关的：
CMDB配置
在每次部署操作前，运维需要清晰的掌握该应用与架构、与业务的关系，为了更好的全局理解和评估工作量和潜在风险。
在织云自动化运维平台中，我们习惯于将业务关系、集群管理、运营状态、重要级别、架构层等配置信息作为运维的管理对象纳管于CMDB配置管理数据库中。这种管理办法的好处很明显，集中存储运维对象的配置信息，对日后涉及的运维操作、监控和告警等自动化能力建设，将提供大量的配置数据支撑和决策辅助的功效。
环境配置
在运维标准化程度不高的企业中，阻碍部署交付效率的原罪之一便是环境配置，这也是容器化技术主要希望解决的运维痛点之一。
腾讯的运维实践中，对开发、测试、生产三大主要环境的标准化管理，通过枚举纳管与环境相关的资源集合与运维操作，结合自动初始化工具以实现标准环境管理的落地。
依赖管理
解决应用软件对库、运营环境等依赖关系的管理。在织云实践经验中，我们利用包管理，将依赖的库文件或环境的配置，通过整体打包和前后置执行脚本的方案，解决应用软件在不同环境部署的难题。业界还有更轻量的容器化交付方法，也是不错的选择。
部署方式
持续交付原则提到要打造可靠可重复的交付流水线，对应用软件的部署操作，我们也强烈按此目标来规划。业界有很多案例可以参考，如Docker的Build、Ship、Run，如织云的通过配置描述、标准化流程的一键部署等等。
发布自测
发布自测包含两部分：
应用的轻量级测试；
发布/变更内容的校对。
建设这两种能力以应对不同的运维场景需求，如在增量发布时，使用发布内容的校对能力，运维人员可快速的获取变更文件md5，或对相关的进程和端口的配置信息进行检查比对，确保每次发布变更的可靠。
同理，轻量级测试则是满足发布时对服务可用性检测的需求，此步骤可以检测服务的连通性，也可以跑些主干的测试用例。
灰度上线
在《日常运维三十六计》中有这么一句话：对不可逆的删除或修改操作，尽量延迟或慢速执行。这便是灰度的思想，无论是从用户、时间、服务器等纬度的灰度上线，都是希望尽量降低上线操作的风险，业务架构支持灰度发布的能力，让应用部署过程的风险降低，对运维更友好。
要点三：可运维性
运维脑海中最理想的微服务架构，首当其冲的肯定是可运维性强的那类。不具可运维性的应用或架构，对运维团队带来的不仅仅是黑锅，还有对他们职业发展的深深的伤害，因为维护一个没有可运维性的架构，简直就是在浪费运维人员的生命。
可运维性按操作规范和管理规范可以被归纳为以下七点：
配置管理
在微服务架构管理中，我们提议将应用的二进制文件与配置分离管理，以便于实现独立部署的目的。
被分离出来的应用配置，有三种管理办法：
文件模式；
配置项模式；
分布式配置中心模式。
限于篇幅不就以上三种方式的优劣展开讨论。不同的企业可选用最适用的配置管理办法，关键是要求各业务使用一致的方案，运维便可以有针对性的建设工具和系统来做好配置管理。
版本管理
DevOps持续交付八大原则之一“把所有的东西都纳入版本控制”。就运维对象而言，想要管理好它，就必须能够清晰的描述它。
和源代码管理的要求类似，运维也需要对日常操作的对象，如包、配置、脚本等都进行脚本化管理，以备在运维系统在完成自动化操作时，能够准确无误的选定被操作的对象和版本。
标准操作
运维日常有大量重复度高的工作需要被执行，从精益思想的视角看，这里存在极大的浪费：学习成本、无价值操作、重复建设的脚本/工具、人肉执行的风险等等。
倘若能在企业内形成统一的运维操作规范，如文件传输、远程执行、应用启动停止等等操作都被规范化、集中化、一键化的操作，运维的效率和质量将得以极大的提升。
进程管理
包括应用安装路径、目录结构、规范进程名、规范端口号、启停方式、监控方案等等，被收纳在进程管理的范畴。做好进程管理的全局规划，能够极大的提升自动化运维程度，减少计划外任务的发生。
空间管理
做好磁盘空间使用的管理，是为了保证业务数据的有序存放，也是降低计划外任务发生的有效手段。
要求提前做好的规划：备份策略、存储方案、容量预警、清理策略等，辅以行之有效的工具，让这些任务不再困扰运维。
日志管理
日志规范的推行和贯彻需要研发密切配合，在实践中得出的经验，运维理想中的日志规范要包含这些要求：
业务数据与日志分离
日志与业务逻辑解耦
日志格式统一
返回码及注释清晰
可获取业务指标（请求量/成功率/延时）
定义关键事件
输出级别
管理方案（存放时长、压缩备份等）
当具体上述条件的日志规范得以落地，开发、运维和业务都能相应的获得较好的监控分析能力。
集中管控
运维的工作先天就容易被切割成不同的部分，发布变更、监控分析、故障处理、项目支持、多云管理等等，我们诉求一站式的运维管理平台，使得所有的工作信息能够衔接起来和传承经验，杜绝因为信息孤岛或人工传递信息而造成的运营风险，提升整体运维管控的效率和质量。
要点四：容错容灾
在腾讯技术运营（运维）的四大职责：质量、效率、成本、安全。质量是首要保障的阵地，转换成架构的视角，运维眼中理想的高可用架构架构设计应该包含以下几点：
负载均衡
无论是软件或硬件的负责均衡的方案，从运维的角度出发，我们总希望业务架构是无状态的，路由寻址是智能化的，集群容错是自动实现的。
在腾讯多年的路由软件实践中，软件的负载均衡方案被广泛应用，为业务架构实现高可用立下汗马功劳。
可调度性
在移动互联网盛行的年代，可调度性是容灾容错的一项极其重要的运维手段。在业务遭遇无法立刻解决的故障时，将用户或服务调离异常区域，是海量运营实践中屡试不爽的技巧，也是腾讯QQ和微信保障平台业务质量的核心运维能力之一。
结合域名、VIP、接入网关等技术，让架构支持调度的能力，丰富运维管理手段，有能力更从容的应对各种故障场景。
异地多活
异地多活是数据高可用的诉求，是可调度性的前提。针对不同的业务场景，技术实现的手段不限。
腾讯社交的实践可以参考周小军老师的文章“2亿QQ用户大调度背后的架构设计和高效运营”。
主从切换
在数据库的高可用方案中，主从切换是最常见的容灾容错方案。通过在业务逻辑中实现读写分离，再结合智能路由选择实现无人职守的主从切换自动化，无疑是架构设计对DBA最好的馈赠。
柔性可用
“先扛住再优化”是腾讯海量运营思想之一，也为我们在做业务架构的高可用设计点明了方向。
如何在业务量突增的情况下，最大程度的保障业务可用？是做架构规划和设计时不可回避的问题。巧妙的设置柔性开关，或者在架构中内置自动拒绝超额请求的逻辑，能够在关键时刻保证后端服务不雪崩，确保业务架构的高可用。
要点五：质量监控
保障和提高业务质量是运维努力追逐的目标，而监控能力是我们实现目标的重要技术手段。运维希望架构为质量监控提供便利和数据支持，要求实现以下几点：
指标度量
每个架构都必须能被指标度量，同时，我们希望的是最好只有唯一的指标度量。对于业务日趋完善的立体化监控，监控指标的数量随之会成倍增长。因此，架构的指标度量，我们希望的是最好只有唯一的指标度量。
基础监控
指的是网络、专线、主机、系统等低层次的指标能力，这类监控点大多属于非侵入式，很容易实现数据的采集。
在自动化运维能力健全的企业，基础监控产生的告警数据绝大部分会被收敛掉。同时，这部分监控数据将为高层次的业务监控提供数据支撑和决策依据，或者被包装成更贴近上层应用场景的业务监控数据使用，如容量、多维指标等。
组件监控
腾讯习惯把开发框架、路由服务、中间件等都统称为组件，这类监控介于基础监控和业务监控之间，运维常寄希望于在组件中内嵌监控逻辑，通过组件的推广，让组件监控的覆盖度提高，获取数据的成本属中等。如利用路由组件的监控，运维可以获得每个路由服务的请求量、延时等状态和质量指标。
业务监控
业务监控的实现方法分主动和被动的监控，即可侵入式实现，又能以旁路的方式达到目的。这类监控方案要求开发的配合，与编码和架构相关。
通常业务监控的指标都能归纳为请求量、成功率、延时3种指标。实现手段很多，有日志监控、流数据监控、波测等等，业务监控属于高层次的监控，往往能直接反馈业务问题，但倘若要深入分析出问题的根源，就必须结合必要的运维监控管理规范，如返回码定义、日志协议等。需要业务架构在设计时，前置考虑运维监控管理的诉求，全局规划好的范畴。
全链路监控
基础、组件、业务的监控手段更多的是聚焦于点的监控，在分布式架构的业务场景中，要做好监控，我们必须要考虑到服务请求链路的监控。
基于唯一的交易ID或RPC的调用关系，通过技术手段还原调用关系链，再通过模型或事件触发监控告警，来反馈服务链路的状态和质量。该监控手段属于监控的高阶应用，同样需要业务架构规划时做好前置规划和代码埋点。。
质量考核
任何监控能力的推进，质量的优化，都需要有管理的闭环，考核是一个不错的手段，从监控覆盖率、指标全面性、事件管理机制到报表考核打分，运维和开发可以携手打造一个持续反馈的质量管理闭环，让业务架构能够不断进化提升。
要点六：性能成本
在腾讯，所有的技术运营人员都肩负着一个重要的职能，就是要确保业务运营成本的合理。为此，我们必须对应用吞吐性能、业务容量规划和运营成本都要有相应的管理办法。
吞吐性能
DevOps持续交付方法论中，在测试阶段进行的非功能需求测试，其中很重要一点便是对架构吞吐性能的压测，并以此确保应用上线后业务容量的健康。
在腾讯的实践中，不仅限于测试阶段会做性能压测，我们会结合路由组件的功能，对业务模块、业务SET进行真实请求的压测，以此建立业务容量模型的基准。也从侧面提供数据论证该业务架构的吞吐性能是否达到成本考核的要求，利用不同业务间性能数据的对比，来推动架构性能的不断提高。
容量规划
英文capacity一词可以翻译成：应用性能、服务容量、业务总请求量，运维的容量规划是指在应用性能达标的前提下，基于业务总请求量的合理的服务容量规划。
运营成本
减少运营成本，是为公司减少现金流的投入，对企业的价值丝毫不弱于质量与效率的提升。
腾讯以社交、UGC、云计算、游戏、视频等富媒体业务为主，每年消耗在带宽、设备等运营成本的金额十分巨大。运维想要优化运营成本，常常会涉及到产品功能和业务架构的优化。因此，运维理想的业务架构设计需要有足够的成本意识，
小结
本文纯属个人以运维视角整理的对微服务架构设计的一些愚见，要实现运维价值最大化，要确保业务质量、效率、成本的全面提高，业务架构这块硬骨头是不得不啃的。
运维人需要有架构意识，能站在不同角度对业务架构提出建议或需求，这也是DevOps 精神所提倡的，开发和运维联手，持续优化出最好的业务架构。

关于运维体系建设有没有什么好点的建议？

作为企业数字化转型的重要手段，IT运维效率的高低会直接影响到业务的正常运转，传统运维走向智能运维，其实就是运维数字化的过程。在智能运维建设过程中，先平台还是先场景，对于很多企业用户来说一直是个难题。如果用户对自身数据情况了解非常清晰，且希望打破数据孤岛以建立统一运维数据平台，那么可以优先选择平台建设；如果用户明确知道底层平台需要的能力，寄希望于能直接带来业务价值，可以优先选择场景建设。

例如一家城市商业银行，它目前最大的问题可能只是监控效能低下，误报漏报多，我们可以先从集中告警入手，利用算法去重降噪，再查看相关告警之间的有效告警场景，筛选出最可能影响业务问题的告警。在提高告警处理效率后，再通过分析告警的源头，进一步解决监控指标静态阈值设定不准确的问题，用智能异常检测替代之，从而根本上提升监控效能。这就是场景化方式导入智能运维的方法。

智能运维建设，可以根据用户实际运维情况，同步开展，循序渐进地进行建设。擎创根据以往经验，总结出三个原则六步走的最佳实践方案，我们首先可以通过集中监控智能化改造、指标监控智能化改造和日志异常检测（弥补监控手段不足）等提升实时性数据处理能力，再通过智能故障排查（根因分析和定位）、智能知识管理（知识图谱）和故障自愈提升数据事后分析和处理能力。

对于有些公司提出的，运维成熟度不高不敢考虑智能运维？

运维成熟度度高的的企业，可以按照数据处理能力的维度，统一规划、分层实施，实现从运维数据局部集中到跨域集中，也就是先建立运维大数据平台，通过加强数据治理、优化数据质量，而后再过渡到基于算法的统计分析乃至流式实时处理，构建多样化智能运维场景，逐层实现智能运维能力建设。

但这种方式并非放之四海而皆准，对于成熟度不高的企业，迫切需要解决的是实际运维问题，而智能运维这时应该能成为解决实际问题的工具，它可以根据客户当前的运维成熟度选择具体应用场景，按照不同的路线图进行建设，这才是智能运维的应有的能力。智能运维的本质就是逐步提升对运维数据的分析处理能力。

践行AI战略：华为引领数据中心网络迈入人工智能时代

AI正在成为企业助力决策、提升客户体验、重塑商业模式与生态系统、乃至整个数字化转型的关键驱动力。

但在崭新的AI时代，数据中心网络性能也正在成为AI算力以及整个AI商用进程发展的关键瓶颈，正面临诸多挑战。

为此，华为以“网络新引擎 AI赢未来”为主题发布了业界首款面向AI时代数据中心交换机CloudEngine 16800，将人工智能技术创新性的应用到数据中心交换机，引领数据中心网络迈入AI时代。

AI时代数据中心网络面临三大挑战

当前，数字化转型的持续推进，正在提速驱动数据量暴增；同时，语音／视频等非结构化数据占比持续提高，庞大的数据量和处理难度已远超人类的处理能力，需要基于机器运算深度学习的AI算法来完成海量无效数据的筛选和有用信息的自动重组，从而获得高效的决策建议和智慧化的行为指引。

根据华为GIV 2025（Global Industry Vision）的预测，企业对AI的采用率将从2015年的16％增加到2025年86％，越来越多的企业将利用AI助力决策、重塑商业模式与生态系统、重建客户体验。

作为人工智能的“孵化工厂”，数据中心网络正成为AI等新型基础设施的核心。但与此同时，随着AI时代的到来，AI人工智能的算力也受到数据中心网络性能的影响，正在成为AI商用进程的一大瓶颈。

华为网络产品线总裁胡克文指出，AI时代的数据中心网络将面临以下三大挑战：

挑战1．AI算力。高性能数据中心集群对网络丢包异常敏感，未来的网络应该做到零丢包。但传统的以太网即使千分之一的丢包率，都将导致数据中心的AI算力只能发挥50％。

挑战2．大带宽。未来5年，数字洪水猛增近20倍，现有100GE的网络无法支撑。预计全球年新增数据量将从2018年的10ZB猛增到2025年180ZB（即1800亿TB），现有100GE为主的数据中心网络已无法支撑数据洪水的挑战。

挑战3．要面向自动驾驶网络的能力。随着数据中心服务器规模的增加，以及计算网络、存储网络和数据网络三网融合，传统人工运维手段已难以为继，亟需引入创新的技术提升智能化运维的能力，如何用新的技术去使能、把网络问题排查出来成为业界都在思考的问题。

华为定义AI时代数据中心交换机三大特征

从行业大势来看，随着以人工智能为引擎的第四次技术革命正将我们带入一个万物感知、万物互联、万物智能的智能世界，数据中心网络也必须从云时代向AI时代演进。在华为看来，数据中心需要一个自动驾驶的高性能网络来提升AI算力，帮助客户加速AI业务的运行。

那么，AI时代的数据中心网络究竟该如何建设呢？胡克文指出，“华为定义了AI时代数据中心交换机的三大特征：内嵌AI芯片、单槽48 x 400GE高密端口、能够向自动驾驶网络演进的能力。”

特征1．业界首款内嵌AI芯片数据中心交换机，100％发挥AI算力

从应用侧来看，刷脸支付的背后是上亿次图像信息的智能识别，深度 健康 诊断需要基于数千个算法模型进行分析，快捷网购体验离不开数百台服务器的智能计算。也就是说，新商业物种的诞生，产业的跨越式发展以及用户体验得以改变，强烈地依赖于人脸识别、辅助诊断、智能推荐等AI应用的发展。

但由于AI算力受到数据中心网络性能的影响，正在成为AI商用进程的关键瓶颈。为了最大化AI算力，存储介质演进到闪存盘，时延降低了不止100倍，计算领域通过采用GPU甚至专用的AI芯片将处理数据的能力提升了100倍以上。

CloudEngine 16800是业界首款搭载高性能AI芯片的数据中心交换机，承载独创的iLossLess智能无损交换算法，实现流量模型自适应自优化，从而在零丢包基础上获得更低时延和更高吞吐的网络性能，克服传统以太网丢包导致的算力损失，将AI算力从50％提升到100％，数据存储IOPS（Input／Output Operations Per Second）性能提升30％。

特征2．业界最高密度单槽位48 x 400GE，满足AI时代5倍流量增长需求

数据中心是互联网业务流量汇聚点，企业AI等新型业务驱动了数据中服务器从10G到25G甚至100G的切换，这就必然要求交换机支持400G接口，400GE接口标准化工作已经于2015年启动，目前针对数据中心应用已经完成标准化，400G时代已经来临。

集群的规模是数据中心架构演进的动力，经典的无阻塞CLOS理论支撑了数据中心服务器规模从千台、万台到今天10万台规模的发展，增大核心交换机容量是数据中心规模扩大的最常见手段。以一个1000T流量规模的数据中心组网为例，采用400GE技术，核心汇聚交换机需要5K个接口，相对100GE技术减少75％。

为此，CloudEngine 16800全面升级了硬件交换平台，在正交架构基础上，突破超高速信号传输、超强散热、高效供电等多项技术难题，不仅支持10G→40G→100G→400G端口平滑演进能力，还使得单槽位可提供业界最高密度48端口400GE线卡，单机提供业界最大的768端口400GE交换容量，交换能力高达业界平均的5倍，满足AI时代流量倍增需求。同时，CloudEngine 16800在PCB板材、工艺、散热，供电等多方面都进行了革命性的技术改进和创新，使得单比特功耗下降50％。

特征3．使能自动驾驶网络，秒级故障识别、分钟级故障自动定位

当数据中心为人工智能提供了充分的技术支撑去创新时，人工智能也给数据中心带来巨大利益，如借助telemetry等技术将异常信息送到集中的智能运维平台进行大数据分析，这极大提升了网络的运行和运维效率，降低运维难度和人力成本。但是当前计算和存储正在融合，数据中心服务器集群规模越来越大，分析的流量成千倍的增长，信息上报或者获取频度从分钟级到毫秒级，再加上信息的冗余，这些都使得智能运维平台的规模剧增，智能运维平台对性能压力不堪重负降低了处理的效率。如何减轻智能运维平台的压力，在最靠近服务器，最靠近数据的网络设备具有智能分析和决策功能，成为提升运维效率的关键。

CloudEngine 16800基于内置的AI芯片，可大幅度提升“网络边缘”即设备级的智能化水平，使得交换机具备本地推理和实时快速决策的能力；通过本地智能结合集中的FabricInsight网络分析器，构建分布式AI运维架构，可实现秒级故障识别和分钟级故障自动定位，使能“自动驾驶网络”加速到来。该架构还可大幅提升运维系统的灵活性和可部署性。

引领数据中心网络从云时代迈入AI时代

自2012年进入数据中心网络市场以来，目前华为已服务于全球6400＋个用户，广泛部署在中国、欧洲、亚太、中东、非洲、拉美等全球各地，帮助互联网、金融、政府、制造、能源、大企业等多个行业的客户实现了数字化转型。

2017年华为进入Gartner数据中心网络挑战者象限；2018年进入Forrester数据中心SDN网络硬件平台领导者；2013－2018年，全球数据中心交换机厂商中，华为连续六年复合增长率第一，发展势头强劲。

早在2012年，华为就以“云引擎，承未来”为主题，发布了CloudEngine 12800数据中心核心交换机，七年以来这款面向云时代的交换机很好的支撑了数据中心业务弹性伸缩、自动化部署等核心诉求。

而随着本次华为率先将AI技术引入数据中心交换机、并推出面向AI时代的数据中心交换机CloudEngine 16800，华为也在引领数据中心网络从云时代迈入AI时代。

2018年，华为轮值董事长徐直军宣布：将人工智能定位为新的通用技术，并发布了人工智能发展战略，全面将人工智能技术引入到智能终端、云和网络等各个领域。而本次华为发布的业界首款面向AI时代数据中心交换机CloudEngine 16800，也是华为在网络领域持续践行AI战略的集中体现。

而作为华为AI发展战略以及全栈全场景AI解决方案的一个重要组成部分，CloudEngine 16800不仅是业界首款面向AI时代的数据中心交换机，还将重新定义数据中心网络的代际切换，助力客户使能和加速AI商用进程，引领数据中心真正进入AI时代。

金融行业如何做好数字化转型？

本人也是个刚入行智能运维平台架构的金融小白智能运维平台架构，刚看到一篇文章智能运维平台架构，觉得很好智能运维平台架构，来和大家分享下：

数字化转型：大势所趋下的机遇与挑战

01银行业数字化转型是大势所趋

“数字化转型”并不是什么新鲜的概念。早在20世纪80年代个人电脑诞生之后，依托于个人电脑和单机软件的大规模应用，第一波数字化转型显露了雏形，这是数字化转型的第一阶段。

20世纪90年代，伴随着互联网技术的突飞猛进，第二次信息化浪潮孕育了第二波数字化转型。

当前，随着金融科技的迅猛发展，第三次数字化转型浪潮应运而生，人工智能、区块链、云计算、大数据等技术被运用到金融领域的方方面面。

根据相关数据统计，超过20%的银行已在新兴技术领域布局，开展谋划大规模数字化转型，85%的银行将推进数字化作为重点工作。为参与下一阶段的业务竞争，绝大多数银行都在积极筹备数字化转型。

那么，数字化转型要如何推进，这是不得不面对的问题。只靠加大科技投入，仅仅是将传统业务搬到线上，这种做法显然已经过时了。

在未来，银行需要通过技术手段实现金融的穿透性服务，使金融功能服务于大众生活的各个领域。

02银行业数字化转型面临的挑战

①认知不足，定位失误

不可否认，许多银行对数字化银行已经具备了具体而清晰的认知，能够结合行内业务规划、信息化基础等现状，全方面搭建与自身条件相符的数字化转型道路。

但除此之外，仍有大部分银行对数字化转型的认识，还只有一个模糊的轮廓，只知道大致概念，尚未真正理解。

此类银行出于对数字化转型的认识不足，通常过分追求数字化转型的短期效益，缺乏对长期数字化能力的规划。

②系统老化，支撑不力

当前，既有的银行系统老化而孤立，与全面数字化转型的要求还有相当大的差距。 银行系统的支撑是实现全面数字化转型的前提，而当今的银行业系统却呈现不容乐观的分化现象。

首先是各国有大行，以及领先股份制银行，此类银行的IT建设起步早，IT人才储备充足，基本上已构筑起符合自身需求的IT系统架构。此类银行以对当前现有系统的梳理、建设与优化为导向，并开始探索人工智能平台、云平台、数据中台等先进理念。

而另一方面，因为资金、能力等方面的不足，中小银行的系统建设则基本以零散的业务需求为方向。

因此，体系化的技术架构难以形成，整体先进性不足，再加上技术平台的成本压力，与全面数字化转型的要求差距很大。

03银行业数字化转型的建议

①客户中心，服务导向

无论怎样转型，客户都首先是第一位的，数字化转型，必须依然以客户为中心。

数字化转型的在于利用数字化的技术，重构服务模式，以更便捷、更人性化的方式服务客户。

各大领先银行在手机银行中增设生活服务功能，并将银行服务开放给各类互联网应用，在重构银行的客户服务模式的同时，重塑客户关系了。

②战略布局，落地思路

银行决策者需要对数字化转型具有深刻认识，要重视数据投入和长远布局，不能将眼光囿于业务发展和短期效益。

因此，因此银行管理者要放眼未来，以战略眼光看待数字化转型，掌握未来核心竞争力。同时，银行管理者也需要以落地的思路推进数字化转型的实现，构建保障机制，确保转型规划的稳步实施。

04结语

当前，银行业内部竞争激烈，外部金融企业也纷纷入场。面对如此白热化的局面，银行业未来培育新动能，必须尽快谋划并推进数字化转型。同时，银行也应该坚守其作为核心金融中介的身份，确保金融供给与实体经济需求之间相匹配。

一体化运维系统是什么？

通常来讲，一体化运维是包括了 监控、自动化和流程的综合性智能运维管理系统。像我们常用的ServiceHot的ITSOM系统就是，通过对IT架构和能力的梳理，根据ITIL的最佳实践选择系统和方案。 关于智能运维平台架构和智能运维平台架构设计的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 智能运维平台架构的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于智能运维平台架构设计、智能运维平台架构的信息别忘了在本站进行查找喔。