哈密银行加速数字化进程 北塔软件助力“智慧运维”

哈密银行加速数字化进程 北塔软件助力“智慧运维”

面对信息系统升级、业务创新、用户满意度等等越来越高的要求，如何加强信息基础及IT建设已成为银行信息化建设的重要一环。在此背景下，哈密市商业银行（以下简称“哈密银行”）致力于推动产品创新与技术应用的深度融合，同时结合本行实际部署北塔BTSO智慧运维软件，为业务创新发展提供了源动力，也为下一步IT更好地支撑高质量经营奠定了基础。

数字银行，IT服务迎来新挑战

“无科技、不金融”是现代金融体系的重要特征。在哈密银行数字化战略实施过程中，广泛利用了虚拟化、云计算和大数据等技术，为数字银行业务提供了强大算力，也为商业银行的“数字化”应用提供了可能和支撑。而随着各项业务的快速发展，IT运维管理服务则遇到了更加艰巨的挑战。

1.业务的复杂度逐年加大，导致IT环境结构越来越复杂，系统的软硬件种类繁多，IT设备分布广，运维难度加大，而目前哈密银行缺少对各业务运行情况的监控，难以全面、准确、及时地掌握业务系统的运行情况；

2.在传统运维手段中，不具备智能定位和跟踪功能，所以无法自动发现应用拓扑关系和交易访问路径，进而很难实现故障应用系统的自动定位；

3.存在业务影响分析困难、故障根源定位慢、故障节点难以自动隔离恢复等问题；

4.缺乏设备和业务系统运行情况与整体运行质量的统计分析报表，无法为决策层提供数据依据；

5.缺乏对业务系统整体健康状况和运行趋势的监测，无法判定业务系统是否存在运行瓶颈。

IT运维是IT服务中的基础环节，但同时也直接关系到前端业务的服务质量。为此，结合管理现状，哈密银行希望通过分析各个业务服务的可见指标，建立以服务能力指标与IT基础设施能力指标之间的有效关系模型，最终构建以业务与IT的关联管理视图。而要达成这样的目标，不仅需要实时监控到底层基础设施的“风吹草动”，更需要借助大数据的“态势感知”，通过新一代运维软件，发挥自动学习、自动运维、自动分析等智能运维优势，进而实现运维成效的全面提升。

智慧运维，打造业务进阶新支点

作为一家在IT运维管理领域持续服务近20年的企业，北塔软件一直以积极主动的举措和金融行业保持着紧密的联系，广泛及深刻的理解行业的需求，并能依此不断的对产品和服务进行调整、创新。在充分调研北塔软件针对银行客户的服务经验，以及全面评估北塔运维软件功能，并与需求对标匹配之后，哈密银行最终确定以北塔BTSO(BetasoftSmartOperation&Maintenance，北塔智慧运维平台)为基础，打造最新一代运维管理体系。

哈密商业银行借助这套系统打造出三层架构的智慧运维管理平台，其最大的亮点来自BTSO“自动化、智能化、平台化、透明化”。

自动化：通过自主学习、智能运维的强大能力，银行技术部仅需将管理对象加入到运维系统后，无需其他配置，该系统就具备了传统运维软件的中等运维以上水平，同时通过自动化的“体检”功能，可实现360度的设备检查，及时发现、跟踪、维护“亚健康”设备，真正做到省时、省力、省心的高效运维。

智能化：BTSO打造出银行IT系统的“专属医生”。例如；通过自动捕获主机内存泄漏之后，能够智能定位泄露的进程；系统自动生成进程总数的日常变化基线，智能策略自动分析和处理系统的“白名单、黑名单”。

平台化：包括事件基础数据采集层、三大管理模块层和四大中心。事件采集层以数据中心全面监控覆盖为核心目标，通过增加基础监控平台、业务系统监控平台实现数据中心全监控；管理层包括覆盖物理、中间件和虚拟化设备的基础设施管理，业务管理实现了业务视图、业务仿真、业务保障等；运维管理通过CMDB配置管理数据库从下而上提供服务台、事件变更、配置管理等。四大中心包括拓扑中心、事件中心、报表中心以及运维中心。

透明化：摆脱以往“纯数字”的枯燥管理模式，实现所见即所得的透明化管理。比如：以图形化方式动态显示网络拓扑、实时情况以轨道图方式全局分析、透明化的展现各类承载关系、业务承载结构、运行情况和巡检过程。

提升智能化运维水平，打造智慧银行神经中枢

随着新技术不断在信息化建设中应用，智能运维将可以有效降低手工打理的工作强度，并将传统IT运维管理由被动转变为主动预防。同时，北塔软件还协助哈密银行在运维管理中完善各项流程，逐步实现规范、标准、自动化的运维管理，不仅实现了降低运维管理成本的需求，同时也满足了未来发展的需要。

在银监会编制的《中国银行业信息科技“十三五”发展规划监管指导意见》中明确提出对运维自动化智能化的指导意见。针对政策指导和自身规划，哈密银行相关技术负责人表示：“通过本次项目实施，哈密银行基本完成了工具化运维阶段向平台化阶段的转变，改变了以往烟囱式为主的单一运维场景。同时，我们也会充分利用运维大数据的能力，将散落在各运维管理系统的数据归集起来，形成运维数据仓库。继而在实际的运维管理工作中，探索数据挖掘场景，利用大数据计算和分析能力辅助管理决策。”