数据中心的智能化运维探索

的智能运维伸系构建在当今全而数字化时代，“数据、标准、技术和场景” 是数据中心智能化运维体系建设的核心要素.依托服务流

程体系和IT连续性体系.利用大数据、人工智能等新技术. 实现数据的集中管控：构建以监、管、控、防四大平台为

支撑的新一代“服务化、数字化、平台化”的运维服务体系。数据和标准体系是实现数字化运行态管控的智能运维 体系的基石，其中数据治理和数据生产是关键数据治理标准:数据作为基础性战略谈源.核心价值 在于应用.在于其赋值和赋能作用。如何实现数据资源和

数据交换共享是数据发挥价值的关键因素，也是数据标准 的关键组成部分：数据生产标准:建立数据中心的运营管理标准，包括 技术产品目录、非功能需求标准、操作维护规范，从数据

生产源头来保障运营数据的标准化，提升数据质量，以数据为基础的运维PaaS服务平台构建数据中心智能化运维不只是利用机器代替人工，也不 仅是大数据+自动化，而是利用人工智能技术，充分发掘

各项数据资产价值.探索数据中心运营的创新我行持续探索智能化运维平台化能力建设，在整体架 构上涵盖数据采集、数据处理、服务组件和展示，从数据 范围、数据质量、数据应用和数据技术多个维度构建智能

化运维数据支撑体系：数据采集：数据源按业务属性划分为配置数据、运行

数据、行为数据：配置数据包括基础环监数据、硬件设备 数据、靠础软件数据及应用程序数据多个层级；运行数据 包括基础设施、硬件设备及应用程序运行过程中产生的数

据；行为数据包括生产运行过程中人员维护、自动化维护 产生的各类数据。我们围绕数据中心的数字化运行态建设

逐步推广采集范围。数据处理：由于数据的多源异构性，利用大数据技术

建立一个运营数据仓库，实现数据中心的数字化运行态画 像，建立各类智能化运维场景的能力.服务组件：建立组件化服务引擎，为具体的应用场景

提供机器算法、生物识别等服务组件：场景应用：应用是结合实际运营业务场景需求，延展 数据中心运营管理的深度与广度：如我们正在探索建设的

动态基线监控、海量告警压缩、业务容輦预测等应用场景。以“运维PaaS平台框架”为蓝图的服努 平台建设光大银行在“智能化运维”的探索与实践中，以大数

据平台为基础，逐步推动光大银行智能运维场景的落地实

现，构建新一代监控平台、自动化平台、安全管控平台；运维大数据平台，依托大数据技术，实现网络流量、 交易流:晁、日志等全面运营数据的实时采集；实现对数据中

心的“数字化运行态”画像，建立数据中心级数据管控平台匸统一监控平台，运用Hadoop, Spark等大数据技术 在监控领域的应用,对海量生产运行数据的高效分析与处 理.实现监控报警的大集中管理，提升监控管理的标准化、

自动化能力：自动化运维平台.以知识共享、赋能理念为基础，建 立围绕配置管理的自动化运维平台o实现监、管、控一体化. 有效地推动运维工作的标准化、规范化，降低人工操作风险,

提高运维服务的质量和效率安全管控平台，以防御协同化、分析智能化、响应一

体化、流程电子化的统一运营为理念和目标.聚合全行安 全态势感知所需的各类信息安全监测、拦截、信息安全管

控技术措施产生的运行数据及其他关联性数据，打破各类 数据“孤立、无关联”的现状，结合外部安全威胁情报数据.

驱动信息安全工作提升到新的阶段，将信息安全风险管理 从被动变为主动。冒47