数字化运维:引领IT运维管理的新潮流

前言

数字化转型已经成为大势所趋，各行各业正朝着数字化方向转型，利用数字化转型方法论和前沿科学技术实现降本、提质、增效，从而提升竞争力。

数字化转型是一项长期工作，包含的要素非常丰富，如数字化转型顶层设计、组织架构设计、领军人的数字化思想转型、前沿科技的应用、业务和技术的融合，真正做到流程打通、系统打通、数据打通和业务系统端到端联动融合。

如何实现业务与技术的融合？如何实现从业务到研发、运维、运营的全链路端到端数据闭环？传统烟囱式的研发系统、运维系统、运营系统已经无法满足当今数字化转型的需要，各行各业的运维人员都急需一套适用于数字化时代的运维管理方法论和一个数字化运维一体化平台。

数字化运维与传统运维

在说数字化运维之前，先来说说传统运维。传统运维就是利用传统的手工、人工方式来管理和维护企业业务系统的运营过程。传统运维通常要使用一系列工具来手工检测故障、监控网络和维修设备等，依靠人工的运维方式肯定需要大量人力和成本才能保障企业业务系统的稳定性，并且依靠人工的运维方式显然速度慢、效率低、成本高。

数字化运维与传统运维不同，数字化运维是一种基于信息技术手段数字化升级的运维方式。它通过运用云计算、人工智能、自动化技术等等创新手段，实现了运维过程的数字化、自动化、智能化和高效化。数字化运维可以实现数据收集和分析、自动化运维和实时监控等功能，可以更快、更准确的发现和解决问题，并提高生产、服务的效率和质量。

数字化运维是什么

数字化运维旨在通过融合自动化、数据驱动和协同协作技术来提高运维效率和可靠性，降低 IT 系统故障率、缩短故障恢复时间，从而更好地服务于业务的需求。

具体来说，数字化运维包含以下几方面内容：

1、自动化运维：数字化运维是基于数字化技术进行自动化运作的，通过自动化技术，数字化运维能够自动地进行资源分配、操作调度等等，从而解放人力，同时也大大提高了运维效率。

2、数据驱动：数字化运维能够应用机器学习、数据挖掘、自然语言处理等智能技术，来收集、处理、分析和管理海量的数据。通过数据分析和挖掘来实现资源和业务管理的精细化，包括用户体验监测、性能监测、日志分析等，提高运维的准确性和预测性。

3、协同运维：在运维工作中需要不同团队、不同人员之间的协同完成某项任务，通过数字化手段对运维流程进行协作，可以帮助快速处理运维工作相关的任务，同时可以减少因为不同团队之间信息不畅通和沟通成本而导致的误操作和延误情况。另外，在跟进运维工作的进展时，实时数据和资源共享，可以促进协同团队间的工作，从而实现更高效的协同流程。

数字化运维的关键技术

数字化运维中的关键技术有很多，包括自动化工具、DevOps、容器化、微服务架构和人工智能等。适当运用这些技术，可以为企业带来更好的运营成果和高效管理效果。

1、自动化工具

自动化工具是数字化运维的基石，它可以通过API、脚本编程等方式对运维流程进行自动化处理，降低人工干预的成本，提升运维效率。自动化工具的应用场景非常广泛，包括但不限于系统配置管理、应用程序部署、备份和恢复、容量管理等。

2、DevOps

DevOps是一种结合了开发和运维的一种理念和实践方法，主要目的是通过破除开发、测试和运维等领域相互隔离的壁垒，促进各领域之间信息和技能的共享和流转，使得交付流程更加快捷和可控。DevOps主要包括持续集成、持续交付、持续部署等环节，并在此基础上不断完善运维流程。

3、容器化

容器化是运维领域比较新颖的技术，它将应用程序和其所需的依赖项，封装在一个可轻松部署的“容器”中。容器化技术可以大大简化应用程序的部署、管理和维护，提高运维效率和可靠性。目前，开源的容器技术比较流行的是Docker和Kubernetes，它们已经成为容器化技术的事实标准。

4、微服务架构

微服务架构是一种将应用程序拆分成多个小型模块的架构风格，每个模块都可以独立部署、扩展和升级。这样做有助于降低应用程序之间的耦合度和复杂性，提高应用程序的可扩展性和可维护性。常见的微服务架构有Spring Cloud、Service Mesh等。

5、人工智能

人工智能作为数字化技术中的重要组成部分，正在不断渗透进入数字化运维领域。人工智能可以在运维领域中承担各种角色，例如智能监控、异常检测、故障自愈等。人工智能的主要优势在于其精度和效率，以及不需要人工干预，可以在一定程度上降低人工成本，提高运维工作效率和质量。

书本推荐

国内研运一体化产品的领先者嘉为科技在数字化运维方面做了大量探索和尝试，形成了一套数字化运维管理方法论和一个数字化运维一体化平台，现将这些经验浓缩成书： **《数字化运维：IT运维架构的数字化转型》 **，供大家学习和参考。

主要内容

**《数字化运维：IT运维架构的数字化转型》 **以传统运维管理体系（PPTR）为基座，在融合数字化转型、ITIL4、DevOps、SRE以及敏捷精益思想的基础上，首先提出了数字化运维管理体系 OPDM（Operation Process Data Measurement，平台化工具、高速化流程、数据化驱动、体系化度量），然后详细讲解了数字化运维一体化平台的建设路径和方法。全书 一 共1 6章内容：

第1～3章介绍运 **维数字化转型的现状与挑战 **，并提出数字化运维一体化架构，基于传统的运维管理模型PPTR衍生出新一代数字化运维管理模型OPDM，同时介绍运维管理到工具体系的演进逻辑。

第4～12章着重介绍 **数字化运维一体化平台和八大能力中心的建设 **，包含可观测能力、CMDB配置管理能力、自动化运维能力、敏捷ITSM能力、统一运维门户能力、运维管理度量指标体系、运维可视化能力以及运维数据治理能力的建设。

第13、14章介绍 **数字化运维一体化平台的AIOps前沿技术和业务连续性保障能力 **。前沿技术包含AIOps的概念、能力建设、实践场景；业务连续性保障能力包含IT应急管理能力、重保服务能力、护网服务能力三大板块。

第15、16章介绍 **运维管理体系转型落地的最佳实践，以及运维管理体系转型案例 **，深度剖析了某商业银行、某能源集团、某高端制造企业在数字化运维管理体系落地后的效果。

读者对象

• 各行业IT/科技部门管理人员，如CIO（首席信息官）、CTO（首席技术官）、总工程师、数据中心高管、运维总监、运维管理人员。
• 各行业从事运维工作的人员，如运维工程师、运维架构师等。
• 企业架构师、售前架构师、产品经理，以及运维管理体系的研究者和爱好者。

总结

运维岗位最初的职能仅仅是给企业应用提供运行时环境的托管和保障，随着运维技术的快速发 展和企业数字化转型的逐年推进，互联网大厂运维团队的职能已经扩张到可以完整覆盖软件生命周期的服务支持， **从云研发、代码托管、编译构建、代码分析、制品管理到发布变更、算力调度、配置管理、成本分析，再到基础监控、观测体系、故障自愈、体验优化 **等都已经在运维团队的支持范围内形成闭环，使得研发运维运营服务一体化，减少了沟通成本和内耗，提高了质量及效率。

这种 **研运一体化 **的服务依赖于研运一体化的技术平台，不同于传统的烟囱系统相互对接，研运一体化平台几乎全部采用PaaS结构设计，将传统烟囱系统中的同类服务，例如配置存取、容器编排、管控通道、算力调度、数据存储、模型应用、用户权限等能力以原子聚合的方式产品化，托管于iPaaS之内，再通过网关、低代码、CodeAI等aPaaS能力组装为场景服务。

**研运一体化 **在互联网企业已经获得广泛认同，但传统行业的运维组织大多还在摸索阶段，有些已经从运维一体化开始试水。我们希望能为行业输出更多的经验和开源项目，推动国内运维发展，也希望有更多像嘉为科技这样的乙方企业，基于研运一体化PaaS底座构建自己的产品体系，为各行业甲方提供质量、效率、成本、安全的维度提升。

了解详情： https://item.jd.com/14418718.html