本研究聚焦于IT运营智慧化实践方案，由广东何广柏在COPS2020全球运维大会2020·深圳站进行分享。报告深入探讨了云化架构的运营挑战以及运营智慧化的实践与探索。

云化架构的运营挑战：

报告首先回顾了云化架构的技术演进历程，涵盖了企业应用集成、云计算、边缘计算等技术的成熟，这些技术的发展促进了智能化应用的进步。传统IOE架构通常采用平台+应用的模式，架构扩展主要以纵向为主。云化架构在运营过程中面临的问题与挑战包括：

- PAAS模式引入了新的故障处理挑战，由于组件众多且架构差异大，人员能力参差不齐，导致处理效率及质量不稳定。

- 开源技术带来了新的技能挑战，由于组件多基于分布式架构，问题定位困难。

- 分布式技术组件带来了能力配套挑战，开源组件普遍配套能力不足，不同组件配套工具自成体系，多套分布式环境的升级实施成本高昂。

- 分布式模式引入了新的资源管理挑战，众多大小组件集群的存在，增加了运营成本。

运营智慧化实践：

报告详细阐述了运营智慧化的实践方法，涵盖集约归口、自动化、数据注智、敏捷化、经验固化、AI助力等方面。具体实践包括：

- IT运营从分散向集约转变：随着IT系统从烟囱式向云化建设演进，IT运营也从分散向集约转变。SaaS、PaaS、IaaS的云化三层架构需要智慧化的运营手段，以提高运维人员在资源管理、问题预测、故障处理、运营分析、沟通交互等方面的工作效能。

- 虚拟化云架构的智慧运营手段：通过“标准化、自动化、工具化”的智慧运营手段，提前发现问题、快速处理故障、保障运营质量。具体包括资源管理中心、监控告警中心、运营日志中心、智慧服务中心、数据运营中心、运营分析中心等。

- 资源管理中心：基于CMDB管理平台设备、组件和服务，提供资源的自动化部署，包括集群管理、组件管理、环境管理和自动化部署等。

- 监控告警中心：多视图反映平台设备、组件和应用的健康现状，及时发现并报告异常。主要包括主机设备监控、组件监控、应用监控、告警管理、调用链分析以及大屏展示等功能。

- 运营日志中心：汇聚组件运营日志，提供自助检索及日志分析能力，并为平台门户提供能力。

- 智慧服务中心：提供组件专业管理能力，实现实例管理及专业监控。如数据库服务管理、docker管理等。

- 数据运营中心：多渠道接入，通过知识库、AI机器人、图文识别等，对用户上报问题进行分析，为系统用户与运营人员提供沟通桥梁。

- 运营分析中心：提供平台组件总体运营状况，提供优化建议。通过资源管理中心，集中管理软硬件资源信息，形成层次拓扑图，为各类运营场景提供基础信息管理服务。

智慧化运营的具体实践：

- 自动发现新资源：通过自动发现机制，包括配置库、zookeeper注册中心、网络调用、调用链关系等，实现资源自动发现，助力故障精确定位。

- 集群规模带来资源数据变化：通过CMDB管理，实现扩缩容、高可用切换等操作，自动发现服务，智能识别资源数据。

- 微服务化的调用链监控：通过低损耗、非入侵式的服务调用数据探针，获取业务服务全链路调用信息，实现在线应用运营监控。

- 故障推断：结合基础运营数据，通过图计算技术，以逻辑拓扑为主线生成故障图谱，通过数据分析推断精确故障点。

- 数据智慧化运营分析：通过自动化、智能化的数据运营中心，对分布式数据库实行运行监控与调优分析，避免运维人员频繁操作生产库，减轻数据运维工作。

运维智慧客服：

- 多渠道接入：支持微信等多渠道接入，支持人工服务或通过知识库、AI机器人、图文识别等功能，对用户上报问题进行分析，自动生成处理工单提交后端处理。

- AI机器人：提供智能导航、运维知识、语义分析、图文识别等功能，实现快速精准回复，有效代替人工20%。

未来展望与探索方向：

报告最后提出了运维与DEVOPS的结合，以及AI在运维中的应用等未来展望与探索方向。

本研究为IT运营智慧化提供了宝贵的实践经验，展示了如何通过集约归口、自动化、数据注智、敏捷化、经验固化、AI助力等方法，提升运维人员的工作效能，实现IT运营的智慧化转型。

IT运维管理：ITIL先锋论坛—IT运营智慧化实践方案.pdf

本研究聚焦于IT运营智慧化实践方案，由广东何广柏在COPS2020全球运维大会2020·深圳站进行分享。报告深入探讨了云化架构的运营挑战以及运营智慧化的实践与探索。

云化架构的运营挑战：

报告首先回顾了云化架构的技术演进历程，涵盖了企业应用集成、云计算、边缘计算等技术的成熟，这些技术的发展促进了智能化应用的进步。传统IOE架构通常采用平台+应用的模式，架构扩展主要以纵向为主。云化架构在运营过程中面临的问题与挑战包括：

- PAAS模式引入了新的故障处理挑战，由于组件众多且架构差异大，人员能力参差不齐，导致处理效率及质量不稳定。

- 开源技术带来了新的技能挑战，由于组件多基于分布式架构，问题定位困难。

- 分布式技术组件带来了能力配套挑战，开源组件普遍配套能力不足，不同组件配套工具自成体系，多套分布式环境的升级实施成本高昂。

- 分布式模式引入了新的资源管理挑战，众多大小组件集群的存在，增加了运营成本。

运营智慧化实践：

报告详细阐述了运营智慧化的实践方法，涵盖集约归口、自动化、数据注智、敏捷化、经验固化、AI助力等方面。具体实践包括：

- IT运营从分散向集约转变：随着IT系统从烟囱式向云化建设演进，IT运营也从分散向集约转变。SaaS、PaaS、IaaS的云化三层架构需要智慧化的运营手段，以提高运维人员在资源管理、问题预测、故障处理、运营分析、沟通交互等方面的工作效能。

- 虚拟化云架构的智慧运营手段：通过“标准化、自动化、工具化”的智慧运营手段，提前发现问题、快速处理故障、保障运营质量。具体包括资源管理中心、监控告警中心、运营日志中心、智慧服务中心、数据运营中心、运营分析中心等。

- 资源管理中心：基于CMDB管理平台设备、组件和服务，提供资源的自动化部署，包括集群管理、组件管理、环境管理和自动化部署等。

- 监控告警中心：多视图反映平台设备、组件和应用的健康现状，及时发现并报告异常。主要包括主机设备监控、组件监控、应用监控、告警管理、调用链分析以及大屏展示等功能。

- 运营日志中心：汇聚组件运营日志，提供自助检索及日志分析能力，并为平台门户提供能力。

- 智慧服务中心：提供组件专业管理能力，实现实例管理及专业监控。如数据库服务管理、docker管理等。

- 数据运营中心：多渠道接入，通过知识库、AI机器人、图文识别等，对用户上报问题进行分析，为系统用户与运营人员提供沟通桥梁。

- 运营分析中心：提供平台组件总体运营状况，提供优化建议。通过资源管理中心，集中管理软硬件资源信息，形成层次拓扑图，为各类运营场景提供基础信息管理服务。

智慧化运营的具体实践：

- 自动发现新资源：通过自动发现机制，包括配置库、zookeeper注册中心、网络调用、调用链关系等，实现资源自动发现，助力故障精确定位。

- 集群规模带来资源数据变化：通过CMDB管理，实现扩缩容、高可用切换等操作，自动发现服务，智能识别资源数据。

- 微服务化的调用链监控：通过低损耗、非入侵式的服务调用数据探针，获取业务服务全链路调用信息，实现在线应用运营监控。

- 故障推断：结合基础运营数据，通过图计算技术，以逻辑拓扑为主线生成故障图谱，通过数据分析推断精确故障点。

- 数据智慧化运营分析：通过自动化、智能化的数据运营中心，对分布式数据库实行运行监控与调优分析，避免运维人员频繁操作生产库，减轻数据运维工作。

运维智慧客服：

- 多渠道接入：支持微信等多渠道接入，支持人工服务或通过知识库、AI机器人、图文识别等功能，对用户上报问题进行分析，自动生成处理工单提交后端处理。

- AI机器人：提供智能导航、运维知识、语义分析、图文识别等功能，实现快速精准回复，有效代替人工20%。

未来展望与探索方向：

报告最后提出了运维与DEVOPS的结合，以及AI在运维中的应用等未来展望与探索方向。

本研究为IT运营智慧化提供了宝贵的实践经验，展示了如何通过集约归口、自动化、数据注智、敏捷化、经验固化、AI助力等方法，提升运维人员的工作效能，实现IT运营的智慧化转型。

IT运维管理：ITIL先锋论坛—IT运营智慧化实践方案.pdf