數(shù)字化轉(zhuǎn)型是今天金融企業(yè)保持競爭力、拓展業(yè)務(wù)邊界的必經(jīng)之路。這讓企業(yè)數(shù)據(jù)中心運(yùn)維工作不得不面對海量數(shù)據(jù)壓力的挑戰(zhàn)。顯然，傳統(tǒng)運(yùn)維方法已經(jīng)無法滿足企業(yè)數(shù)字化時(shí)代的新需求，構(gòu)建面向未來的智能運(yùn)維體系成為金融企業(yè)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。

針對行業(yè)面臨的問題與挑戰(zhàn)，在今年秋季舉辦的“2021 IDC中國數(shù)字金融論壇”上，建設(shè)銀行運(yùn)營數(shù)據(jù)中心專家、清華大學(xué)教授裴丹以及來自必示科技、Cisco的技術(shù)專家，就當(dāng)下熱門的智能運(yùn)維技術(shù)在銀行領(lǐng)域的實(shí)踐展開圓桌對話，進(jìn)一步細(xì)化和明確了銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中對智能運(yùn)維技術(shù)的需求與期待，并從廠商角度給出了有價(jià)值的解決思路，值得智能運(yùn)維從業(yè)者回顧與思考。

轉(zhuǎn)型路上，金融行業(yè)對智能運(yùn)維的需求與期待

近年來，創(chuàng)新金融科技與業(yè)務(wù)飛速發(fā)展，各大銀行加快了技術(shù)升級轉(zhuǎn)型的步伐。建設(shè)銀行多年來持續(xù)推進(jìn)新金融實(shí)踐，在取得堅(jiān)實(shí)成果的同時(shí)，銀行服務(wù)的客戶范圍也在不斷擴(kuò)大。運(yùn)維工作不僅為自身而且還要為合作伙伴服務(wù)，其復(fù)雜程度呈指數(shù)級上升。因此銀行迫切希望利用智能運(yùn)維技術(shù)應(yīng)對運(yùn)維壓力，突破現(xiàn)有瓶頸。另一方面，金融行業(yè)涉及客戶財(cái)產(chǎn)甚至國計(jì)民生，因此企業(yè)任何技術(shù)轉(zhuǎn)型過程都要首先保障安全、穩(wěn)定、可靠。

而在實(shí)踐過程中，建設(shè)銀行發(fā)現(xiàn)智能運(yùn)維技術(shù)在落地過程中存在強(qiáng)烈的標(biāo)準(zhǔn)化、場景化、敏捷化需求。用戶希望在部署智能運(yùn)維工具與方法時(shí)可以直接對接一套標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)體系，將成熟的監(jiān)控、告警等系統(tǒng)融入已有的運(yùn)維場景中，快速應(yīng)用并發(fā)揮價(jià)值，這是當(dāng)下智能運(yùn)維廠商亟需滿足的需求。

值得關(guān)注的是，金融行業(yè)運(yùn)維的封閉性相對較高，AI技術(shù)很難獲得改進(jìn)算法所需要的運(yùn)維數(shù)據(jù)；運(yùn)維領(lǐng)域?qū)θ说闹R經(jīng)驗(yàn)也更加看重，運(yùn)維人員往往需要多年的知識沉淀才能對這一領(lǐng)域建立足夠的認(rèn)知。在智能運(yùn)維的推廣落地過程中，這是智能運(yùn)維廠商必須面對與重視的問題。

從場景出發(fā)，智能運(yùn)維廠商的思考與對策

必示科技作為國內(nèi)領(lǐng)先的智能運(yùn)維廠商，基于金融行業(yè)四十余個(gè)頭部企業(yè)智能運(yùn)維項(xiàng)目的落地實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，給出了一套貼近現(xiàn)實(shí)場景需求、可快速部署應(yīng)用、能夠穩(wěn)定提升企業(yè)運(yùn)維能力、實(shí)現(xiàn)降本增效目標(biāo)的方案對策。必示科技認(rèn)為，智能運(yùn)維本質(zhì)上是運(yùn)維的衍生，其目標(biāo)依舊是質(zhì)量、成本、安全和效率。而在實(shí)際業(yè)務(wù)環(huán)境中，不同行業(yè)、不同企業(yè)現(xiàn)有的運(yùn)維技術(shù)、方法、歷史積累、操作習(xí)慣有很大區(qū)別。

從運(yùn)維工作的角度來看，有些運(yùn)維數(shù)據(jù)相對成熟、易于獲取，有些數(shù)據(jù)出于種種原因就很難獲得。不同種類的運(yùn)維數(shù)據(jù)需要進(jìn)一步耦合，而不同行業(yè)、不同場景對數(shù)據(jù)治理的顆粒度和深度要求又各自不同。面對如此紛繁多樣的場景數(shù)據(jù)需求，必示科技專家表示，在多年的實(shí)踐過程中一直在不斷與各行各業(yè)的領(lǐng)域資深專家合作，將AIOps涉及到的算法與工具做成一系列模塊，為整個(gè)智能運(yùn)維體系的統(tǒng)一建設(shè)做好準(zhǔn)備。另一方面，企業(yè)應(yīng)該利用行業(yè)已有的領(lǐng)域知識和經(jīng)驗(yàn)來補(bǔ)充運(yùn)維數(shù)據(jù)的不足和缺失部分，將人的經(jīng)驗(yàn)融入機(jī)器算法當(dāng)中，進(jìn)而打造真正效果出色的運(yùn)維算法和工具鏈。

在擁有算法、工具等各種模塊的基礎(chǔ)上，必示科技同時(shí)將視角轉(zhuǎn)向運(yùn)維部門之外的上下游體系，觀察各個(gè)實(shí)際場景中，上下游業(yè)務(wù)對運(yùn)維數(shù)據(jù)的實(shí)際影響與關(guān)系鏈，形成一個(gè)宏觀層面的統(tǒng)籌畫像。在這樣的宏觀畫像基礎(chǔ)上，便能搭建起一個(gè)智能運(yùn)維的綜合平臺(tái)，納入前沿算法成果與行業(yè)積累的數(shù)據(jù)和知識經(jīng)驗(yàn)，再根據(jù)落地場景的特性做針對性的調(diào)整，最終打造符合客戶嚴(yán)格要求的智能運(yùn)維體系，實(shí)現(xiàn)降本增效的目標(biāo)。

行業(yè)合作，推進(jìn)智能運(yùn)維生態(tài)建設(shè)

目前在銀行數(shù)據(jù)中心升級到智能運(yùn)維體系的過程中，面臨的一大痛點(diǎn)是缺少成熟的技術(shù)生態(tài)支持。很多問題需要企業(yè)自己摸索攻克，這無疑是新技術(shù)普及道路上的一大障礙。必示科技在打造智能運(yùn)維平臺(tái)時(shí)非常重視平臺(tái)架構(gòu)功能與客戶場景之間的耦合。因此做了很多通用接口，以便發(fā)布到不同的用戶場景中。進(jìn)而綜合各個(gè)場景的經(jīng)驗(yàn)，統(tǒng)籌安排運(yùn)維上下游信息，有效提升每個(gè)場景的運(yùn)維效率。

與此同時(shí)，必示科技還在積極參與智能運(yùn)維行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化工作，努力與客戶、同行共同探索智能運(yùn)維的生態(tài)建設(shè)方向，將更多的場景與流程進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計(jì)，目標(biāo)建成一個(gè)成熟、便利的行業(yè)生態(tài)體系。今年以來，必示科技先后成為云計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)和開源推進(jìn)委員會(huì)、混沌工程實(shí)驗(yàn)室成員，并入選2021 IDC 中國 FinTech 50榜單，一系列成績與榮譽(yù)均體現(xiàn)出必示科技推進(jìn)行業(yè)生態(tài)發(fā)展的努力與成果。

對于智能運(yùn)維行業(yè)生態(tài)的健康發(fā)展，清華大學(xué)裴丹教授認(rèn)為，智能運(yùn)維生態(tài)發(fā)展初期一定會(huì)遇到很多標(biāo)準(zhǔn)空白，生態(tài)建設(shè)本身也是標(biāo)準(zhǔn)發(fā)展的過程。從運(yùn)維層面來看，行業(yè)對運(yùn)維對象模型化、操作標(biāo)準(zhǔn)化之后，可以從技術(shù)和廠商的角度做進(jìn)一步的細(xì)分，形成行業(yè)參與者共同認(rèn)可的一系列語言和標(biāo)準(zhǔn)，最終達(dá)到各司其職的狀態(tài)，才能形成真正的行業(yè)生態(tài)。

智能運(yùn)維產(chǎn)業(yè)目前正處于蓬勃發(fā)展期，一方面有著市場強(qiáng)烈的需求推動(dòng)，另一方面也要面對諸多未知困難。在金融行業(yè)較為獨(dú)特的運(yùn)維場景中，廠商更加需要結(jié)合領(lǐng)域知識與前沿AI技術(shù)，打造可靠而高效的解決方案。更進(jìn)一步，智能運(yùn)維領(lǐng)域中的各方參與者需要通力合作，努力推動(dòng)技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程，逐漸建設(shè)一個(gè)成熟、穩(wěn)定、充滿活力的生態(tài)體系，實(shí)現(xiàn)智能運(yùn)維技術(shù)的全面普及落地。