AIOps 一场颠覆传统运维的盛筵
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2023-02-13
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数字化时代it运维项目风险,银行业务的快速发展it运维项目风险,计算机的系统数量和部署规模均呈快速增长态势,且加上应用系统的微服务化,系统间的关联更为复杂,也相应提升了对运维系统的要求与难度。虽然银行内建立了较为全面的监控体系,但是面对千百万的告警风暴时,故障定位解决问题十分困难,特别不利于系统安全、持续、稳定运行。
数字化转型中,以用户为中心是驱动金融行业的核心基础。所以,对于像银行、证券公司这样拥有海量运维数据的金融行业来说,智能运维势在必行。采用先进的运维手段(智能运维)则是企业不断前行的源源动力。
说一个it运维项目风险我们正在服务的客户案例吧,客户是一家商业银行。
这家商业银行通过擎创科技提供的夏洛克AIOps解决方案,建设了一套智能运维数据分析系统,集中收集和分析十多个系统的运维数据,包括应用系统日志、告警、性能指标、交易指标和网络性能指标等,并通过机器学习算法实现指标异常检测、关联分析和告警收敛,以此加快问题定位效率,保障系统运行。为了有效提高对异常情况的监测和未来趋势预测,提前发现系统隐患,该商业银行通过擎创夏洛克AI实验室,训练并生成了基于业务场景的多类算法,实现系统的单指标异常检测,极大降低系统故障发生的概率。
与此同时,该商业银行还用了擎创夏洛克指标解析中心和告警辨析中心,通过此实现多维指标关联分析,帮助快速发现和定位系统问题,提升排障效率;实现告警收敛,降低告警风暴,加快定位时间。目前告警压缩率达到了80%以上,运维人员的告警处理效率明显提高。实现了IT系统运维的智能化,为业务健康运转提高强力保障。
其实,擎创科技此前便服务过众多银行类客户,如中国银联、交通银行、浦发银行和宁波银行等,帮助其构建了智能化的运维平台,提升了客户运维效率,且目前很多项目都进入到二期、三期建设阶段。
随着IT建设it运维项目风险的不断深入和完善,计算机硬软件系统的运行维护已经成为了各行各业各单位领导和信息服务部门普遍关注和不堪重负的问题it运维项目风险,据统计,IT运维服务占到IT部门工作量的80%左右。
(1)IT运维工作忙而不受重视。
IT运维服务人员工作的一个普遍现象是“很忙碌,坐不下”,每个IT运维服务人员都很忙碌,到处在各个业务部门间解决和处理问题,就像“救火员”。虽然如此忙碌,但业务人员还是经常抱怨“找不到人”、“解决问题太慢”等等。IT运维服务人员的工作始终得不到业务部门的认可,而且工作量也难以量化。运维或信息部门作为单位的业务支撑部门,在信息系统的战略规划项目立项等工作中话语权较弱,更谈不上决策权,往往是项目建设完成之后才介入系统的管理和维护,等到发现问题为时已晚。
(2)IT系统复杂,维护难度高,风险压力大。
随着组织信息化的不断投入,组织的硬件设施、软件系统不断增加,软硬件设备的增加在一定程度上增加IT运维的复杂性,包括各类开发系统、各类应用架构、不同品牌厂商设备等等,需要不断增加人力投入,IT运维成本居高不下。对业务连续性要求较高的单位,系统一旦宕机损失是巨大的,运维部门压力可想而知。有的单位由于缺乏系统的资产管理,运维部门很难准确了解公司到底有多少IT资产,公司是否需要购置新机也缺少数据支撑。在年底审计时全团队奋战多日才能完成单位的IT资产清查工作
(3)技术人员难培养,流动性大。
大多数时候,运维人员都在进行着简单重复的工作,且很难得到最终用户的肯定,他们私下用“碌碌无为”、“穷忙族”来形容自己,人心涣散,自我认可度低,团队人员流动率较大。情况往往是某人好不容易成为熟练工了,却因为看不到职业前景或感觉不受重视而提出辞职。这些中坚力量的离职,会造成客户满意度和运维质量相当长一段时间内出现波动。
(4)服务商难管理,技术水平参差不齐,服务不及时,有问题不能及时解决。
IT运维服务外包存在一定风险,关键在于对于IT运维服务外包供应商的管理不到位,具体体现在招标环节疏于审查、过程监督环节疏于监管、以及事后评价环节疏于考核。通过在招标环节加强对供应商资质、能力水平、案例等考察可以有效包括准入关;通过在服务过程中加强监督可及时发现供应商服务提供能力的异常;通过事后评价可以建立供应商的退出机制,保证供应商提供优秀的服务。
大学数据中心机房运维风险的识别和应对论文
无论是身处学校还是步入社会,许多人都写过论文吧,论文是探讨问题进行学术研究的一种手段。还是对论文一筹莫展吗?下面是it运维项目风险我整理的大学数据中心机房运维风险的识别和应对论文,欢迎阅读,希望大家能够喜欢。
摘要it运维项目风险:
高校数据中心机房作为学校重要的场所,为学校日常教学办公提供重要的网络保障。如何保障数据中心的安全,已经变得越来越重要。本文通过研究风险管理在高校数据中心机房的应用研究。以我校数据中心机房运维项目为例,进行风险管理各方面的研究。旨在提高机房管理人员管理能力,保障数据中心机房安全。
关键词:
风险识别;风险应对;数据中心机房;
引言:
数据中心机房是学校数据汇聚交互的核心场所,所有接入校园网的数据都是通过数据中心机房进行交互。信息化大背景下,高校数据中心机房为师生提供更加便捷的服务,在教学、科研、办公等方面都有体现。
近些年来,随着数字校园,智慧校园的推进,全国各高校的数据中心机房规模不断发展。“一表通系统”上线,“最多跑一次”改革,高校越来越多的业务都转到校园网上,办公流程的简化,业务流程的电子化,极大地方便了广大师生。但同时,伴随着不断增长的业务,扩增的机房设备,我们对数据中心的要求不断提升,日常的运维管理面临的风险也越来越大。
1、高校数据中心运维引入风险管理的意义
数据中心机房是全校网络的核心区域,包括服务器,IPS设备,业务系统等,是一系列硬件软件设备的总和。一般高中小学校不会涉及数据中心机房,而大学的数据中心机房则不同,需要专人管理。数据中心机房的日常维护绝不是简单的设备维修,而是一项长期且细致的工作,涉及的内容很多,包括机房设备维修,系统升级,安防检查等。因此我们需要引入一整套科学合理的管理方法来应对风险。
数据中心机房的风险管理涉及内容很多有:风险识别,风险分析,风险应对等。其中,风险识别就是识别出潜在的风险,例如:机房火灾,漏水,停电等,是风险管理中最重要的内容之一,是确定潜在风险并分析找出应对方法的前提。所以一般对于风险识别的内容,我们会花费大量的时间来收集汇总,识别中会用到的德尔菲法,头脑风暴等方法。在数据中心日常运维中,针对识别出的高风险因素,我们需要制定相关的策略,包括消极和积极2方面的风险应对策略。风险存在是必然,我们需要积极引入风险管理机制,才能在出现问题时候迅速解决。
2、数据中心机房运维的风险识别
每个项目特性是千差万别,项目独特性决定项目实施过程存在很多不确定性,尽可能识别出不确定因素,是确保项目成功的重要因素[1]。风险识别不仅是风险管理的核心部分,更是基础内容。风险识别就是运用各种科学方法,识别项目的潜在风险,识别引发潜在风险的原因以及可能引发的`后果。特点:风险识别覆盖整个项目的生命周期。项目管理过程中,需要对风险进行反复地识别。风险识别的方法很多,包括德尔菲法,头脑风暴,专家判断等。
为了尽可能全面地识别出潜在的风险,结合实际情况,对数据中心机房风险识别步骤包括3步,第一步,进行工作分解结构WBS,目的就是为了更直观地进行风险识别。第二步,风险收集,针对运维项目,需要组织人员进行现场勘查,发现存在的问题,收集数据中心的资料。针对运维现状,组织全体人员进行头脑风暴法识别潜在的风险,再利用专家调查法对收集的潜在风险进行识别。第三步,风险确认,组织相关人员进行总结分析归纳,最终得到运维项目风险登记册。
(1)工作分解结构WBS
数据中心运维项目按照一定原则进行工作分解,其目的是为了给风险识别提供依据。首先,组织运维项目的各部门的负责人员,技术人员等进行现场勘查,摸清机房现状。按照整体机房运维的思路做好地勘工作,地勘需要记录各个领域的工作,并进行工作分解。
(2)风险收集
本次运维项目的风险收集采用头脑风暴会议。在会议之前,需要收集项目相关资料,包括项目技术文件,运维记录,机房资料,合同等。然后提前将地勘记录和收集到的项目资料发给参与会议的人员,确保参会人员能提前充分了解项目内容。会议针对运维项目期间可能存在的风险,进行充分的讨论和汇总。由项目经理担任本次会议支持人,在主持人的推动下,与参会人员就项目的风险集思广益。所有参与人员均有平等发言权,对潜在的风险提出自己的观点。最后将会议的内容进行整理汇总,初步得到机房运维的风险因素。
(3)风险确认
风险确认即将收集汇总的风险因素发给专家小组,由专家小组再次确认,记录整理并完成风险识别。专家小组包括各行业专家、部门负责人等。专家小组通过了解数据中心机房运维项目的基本情况,背景等,对头脑风暴会议收集的风险因素进行多次征询,直至达成一致意见,完成项目风险识别。
最终将运维项目风险分为5类,包括设备风险,业务风险,运维管理风险,自然风险,其他风险。设备风险包含:服务器风险,IPS设备风险,环控设备风险等。业务风险包括:特大网络故障风险,一般业务故障风险,业务质量下降风险等。运维管理风险包括:团队管理风险,沟通交流风险,人员管理风险等。自然风险包括:火灾,水灾,电磁干扰等,其他风险包括:合同风险,需求变化风险,人员技术风险等。
3、数据中心机房运维的风险分析
风险分析从2方面进行,第一个是定性风险分析,定性分析是指采取一定手段,综合评估分析存在的风险概率以及它的影响程度,并对风险按风险程度排序。同时为下一步分析提供依据。本次运维项目研究所用到的分析工具有概率-影响矩阵,风险分类,专家判断法等。定性风险分析过程作用是为了降低项目的不确定性,并重点关注高优先级的风险,有利于后续针对性开展风险应对。
概率-影响矩阵(P-I矩阵)是经常使用的工具,它是针对不同程度的风险,进行分级和排序,便于下一步进行定量分析及应对。在概率-影响矩阵中,一般将横坐标和纵坐标从低到高划分为5个标准,用数值0.1、0.3、0.5、0.7、0.9表示,一共划分为25个方格,方格内数字表示风险值R,公式为R=P*I。R数值越低,概率越小,影响程度越小。R数值越高,概率越高,影响程度越大。概率高,影响程度高的区域,一般在右上角,属于高风险,需要采取重点措施,并采取积极地应对策略。概率低,影响程度低的区域,一般在左下角,属于低风险区域,一般列入待观察风险清单,一般不需要采取积极管理措施,监测即可。
第二个是定量风险分析,它是对定性分析过程中,对项目影响很大,风险等级很高的风险进行更加具体的分析。它是对风险事件的影响程度分析,一般高风险事件分配高数值,低风险分配低数值。定量风险分析的目的是为了确定重大的风险,同时提醒管理人员对高风险,进行密切关注,做好应对准备。
4、数据中心机房运维的风险应对
风险应对过程是在风险分析之后,针对存在的风险,在分析风险概率及其影响程度基础上,制定一系列措施降低风险、提高有利机会。通过科学合理的管理理论和措施,可以有效规避和降低项目风险。风险应对措施必须及时有效,并制定多种应对方式,择优选择。
风险应对方法有很多,针对已总结的风险,结合数据中心项目的具体情况制定相关的应对策略包括:风险规避,风险转移,风险预防,风险减轻。
(1)风险规避:风险规避是为了达到项目目的,改变原来计划,从而规避风险,减少风险带来的影响。如:调试项目范围,利用多种手段达到目的等。在机房检修的时候,必须秉承着不影响机房正常运行的原则。检修UPS蓄电池,进行放电时,不能影响机房正常运行。检修空调时,应该要一个一个进行检查,不能同时关闭所有机房空调,否则会影响机房正常散热,导致服务器出现故障。维护业务服务器时,必须不能影响其他业务的运行。
(2)风险转移:风险转移目的是将风险转嫁给第三方人员,包括风险的影响和责任。在数据中心机房运维中,常见的风险转移就是第三方公司维保。因为数据中心机房的重要性,所以必须保证机房7*24小时都要稳定运行。单单依靠网络中心一个部门是无法保障机房的一年365天的安全,还必须要有其他部门和第三方运维公司的配合。现在高校的数据中心机房都会有第三方公司运维,包括服务器的维保,环境监控的维保,网络安全维保等。转移工具包括合同、履约保证协议、保密协议,保证书等。通过签署合同或协议,能将风险的责任转移给第三方。
(3)风险预防:风险预防就是针对存在的风险,制定应急预案,避免风险的发生。施工或运维过程中一旦出现风险或者发现目标与预期有较大偏差时,即可按照应急方案采取相应措施。机房定期进行应急演练是必要的,针对运维情况制定不同的应急演练内容,如:特大网络故障,一般业务故障,火灾等。有利于提高运维人员对突发安全事件的响应与处置能力,保障学校机房安全、持续和稳定运行。机房内不需要的设备必须及时清理,必须建立定期检查制度,对相关设备进行详细检查[2]。
(4)风险减轻:风险减轻就是减轻风险事件所带来的影响,减低风险发生的概率。它分为两个方面,第一个是已经发生的风险,要采取积极的措施减少风险带来的影响。第二个是还没发生的风险,要采取积极措施减少发生概率。例如:在机房整理线缆时候,必须按照行业规范,进行走线,并按照统一标准添加标签,确保线材整洁。这样能减少后期维护的成本,当出现线路问题时,能在第一时间找到问题线路。此外,在机房配备UPS电源,也是为了保护服务器设备,在断电情况下能继续工作一段时间,减少服务器突然断电引发的一系列问题。
5、结语
数据中心机房承担着高校全部的信息化业务,运维内容包括服务器,IPS设备,业务系统等软硬件设备,涉及多个部门和第三方运维公司。因此,高校数据中心机房运维是一个长期、复杂的项目,需要持续性地管理。
风险管理作为一种科学的管理手段,在数据中心机房的运维中的应用有着重要的意义,通过风险管理研究,识别、分析和应对等,我们可以清晰地了解整个运维项目存在的风险。识别潜在风险,通过科学的风险分析手段,应对不同程度的风险。
参考文献
[1]郑渝莎.浅谈通信机房搬迁项目的风险管理[J].江西建材,2017(13):261+263.
[2]王欣.信息机房运维及其管理的主要策略分析[J].计算机产品与流通,2020(01):131.
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