it运维质量管理（it运维质量管理岗位）

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本文目录一览：

• 1、IT运维管理包含哪些内容
• 2、IT运维服务管理体系包括哪些要素
• 3、什么是IT运维管理?
• 4、传统企业IT运维管理中主要存在哪些问题

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，业界近年来的发展比较快。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的定义。通常it运维质量管理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it运维质量管理了智能运维。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it运维质量管理我们惊喜的称呼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运维服务管理体系包括哪些要素

1）IT服务台：必须是支持多渠道接入的，统一响应和服务管理，开启服务流程

2）事务工单系统：事务流转、协同处理，记录和追溯查询

3）知识库/帮助中心：自助服务、进度查询、信息公告、KPI展现

4）服务质量管理：服务目录与SLA设定

5）问题管理：问题追溯与处理

6）统计报表：透视过程、测量绩效

完善的IT运维服务管理体系除了包含以上几个基本要素，还具备完全开放、远程协助、资产管理、变更管理、发布管理、配置管理等功能模块，然而整套系统费用较高，基于SAAS模式下的IT服务台-易维帮助台其实更适合、也能满足企业现有需求。

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 运维人员进行的综合管理. IT 运维管理主要包括七个方面的管理内容:
·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.

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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