發布日期:2023-12-11 15:20:27
隨著數字化時代的來臨,企業發展離不開數字化轉型。本案例闡述了南京證券在實踐企業數字化轉型中的IT服務管理新實踐,利用運維數據治理模型,構建業務消費的一體化場景,通過精細化管理提升IT服務質量和效率。
01. 發展背景概述
1)外部發展趨勢
“十四五”規劃中,強調了數字經濟是未來推動經濟發展的重要手段,中國現有經濟全面進行數字化轉型是重要的戰略舉措。隨著數字化時代的發展,企業要想實現發展和開展競爭,就必須采取措施提高韌性、競爭力和響應能力,企業就必須發展和革新數字化架構,盡快開啟數字化轉型之旅。數字化轉型的本質是將數字科技、解決方案集成到各業務領域,也就是“技術與業務”的融合。這既是一種文化變革,也是一種技術變革,因為它要求企業在運營方式、提供客戶體驗和收益的方式上,做出根本性轉變。
2)內部發展挑戰
中國證券業協會最近公布的數據顯示,2021年全行業信息技術投入金額338.20億元,同比增長28.7%,占2020年度營業收入的7.7%。自2017年至今,證券行業在信息技術領域累計投入近1200億元,其投入越來越關注于利用大數據、人工智能、分布式、微服務等新興技術,技術投入呈整體穩步上升趨勢。
截至2022年末,南京證券已擁有幾千臺物理服務器、近千臺網絡安全設備、近百條光纖專線,IT 基礎設施初具規模。公司IT服務管理主要圍繞日常業務運營來開展,確保IT服務整體運作既滿足業務需求又符合制度規范。
近年來,在公司 IT 服務需求倍增且IT服務人員規模有限的情況下,如何保障IT服務質量和效率,日益成為公司面臨的重大挑戰。為了保證公司IT服務管理可長期持續助力公司業務發展,引入ITIL管理規范并結合統一運維監控平臺,對現有IT服務管理進行調整和優化。在這個過程中,南京證券攜手嘉為藍鯨嘗試利用運維數據治理模型,通過精細化管理提升IT服務質量和效率。
02. 數據治理模型
南京證券識別出IT服務環節中的關鍵數據,利用水池模型對數據進行管理,并利用統一的IT語言設計出符合公司實際的方案。
1)水池模型
如果將IT運維配置數據抽象為“水池”,想要讓水池的水保持持續的干凈衛生,就需要從三方面入手(如圖所示)。
① 活源:治理水池的入口,要通過技術和流程的手段,能夠保證入庫的增量數據的準確性,比如,數據校驗、數據調和等。
② 凈水:針對池中的存量,放久了難免會出現臟數據,需要建立持續的審計和運營手段,如數據運營報表、定期審計稽查,對數據質量進行評估并對癥下藥,提供優化建議。
③ 促流:這是最后且最重要的一點,水池中的數據,如果長期未被消費使用,就無法發揮價值,所有的管理和技術手段就會變得毫無意義。因此,促進水池中的水變成“活水”,能夠服務于IT運維各個場景中進行消費,流動起來的池塘中的水,才會更加清澈。
2)IT 語言模型
人與人之間的溝通和信息傳遞,是需要通過共同的語言、語法、語義來達成共識,同樣運維數據作為運維管理基石,也是承擔著“人機交互”的共同語言模型。所以,圍繞IT運維的對象和IT運維的活動場景,需要建立一套統一數據規范和統一數據權威,實現“可管、可信、可用”的數據源。
① 從業務視角出發,建立分層對象模型規范,包括基礎設施層、IaaS、PaaS、業務應用層。
② 從場景化消費出發,定義模型數據標準,基于3C原則設計核心(Core)、能力(Capability)、詳細(Context)屬性字段。
③ 從持續運營保障考慮,定義配置數據管理制度規范,包括定崗定責、流程體系和運營活動。
03. 業務場景設計
基于數據治理水池模型,圍繞IT運維配置數據的建模、采集、消費、流程、管理及運營,構建業務消費的一體化場景,通過數據消費和運營持續保障數據準確。
1)圍繞數據運營、稽查、改進一體化
通過“多樣化檢查指標+數據修正待辦+數據質量看板”的體系化功能方案,解決配置管理數據質量“感知難、稽核難、修正難”的問題,實現數據質量分析從主觀判斷→客觀分析,從人工審核→自動稽核。
① 數據治理檢查:基于數據完整性、孤島檢測、關聯關系檢測、字段規范性,校驗數據質量,建立數據稽查標準庫。
② 數據質量報告:對關鍵稽核指標基于自定義規則定期進行數據質量稽核,生成數據質量報告。
③ 修正任務閉環:基于數據質量報告,篩選不合規的配置數據生成待辦修正任務,督促配合Owner對修正任務進行處理。
2)圍繞數據消費、更新、流程一體化
以應用為中心,圍繞應用系統的全生命周期管理,構建端到端的配置數據管理。
① 應用立項 :Coding定義應用系統,自動同步到CMDB配置管理創建業務對象。
② 架構管理:應用部門定義應用拓撲架構,細化到模塊級別,通過數據建模和關聯拓撲,構建應用拓撲。
③ 資源交付:投產申請時,基于應用拓撲提供應用拓撲信息,資源申請后歸屬到應用模塊下,相關信息自動同步到配置管理。
④ 投產上線:應用發布自動化消費配置管理的應用拓撲數據,可以針對環境、模塊、主機進行發布動作。
⑤ 運營維護:監控告警消費應用拓撲下模塊、數據(主機、進程、數據庫等),下發管理策略。
04. 價值收益與經驗總結
1)運維價值收益
① IT服務規范水平提升。線上化程度提高,建立標準化流程,減少人為干擾。將線下的設備上架、下架流程線上化,實現IT資源(IP地址、機柜空間等)分配和回收的閉環管理。
② IT服務質量水平提升。流程節點和操作內容及對應人員明確,落實責任,便于工作落實和成果反饋。打通客戶端與服務端的數據信息,使得客戶端也能感知到具體的服務內容和資源信息。
③ IT服務效率水平提升。在設備上架、下架流程中,整合零散的資源申請流程,同時根據工作流補全流程內容,形成完整的工作流程,提升IT服務效率。
④ IT服務量化水平提升。落地SLA管理,對IT服務進行量化分析,形成服務報表和改進方案,不斷迭代IT服務內容,匹配公司的業務發展要求。
2)經驗總結分析
① 配置數據不是越多越好,關鍵是準確,有消費場景。管理員對配置數據量過度重視,若將非業務消費數據都存入配置管理庫,將導致配置數據成為大雜燴,數據質量往往不高,準確性不夠。
② 技術不是唯一質量保障手段。寄希望于技術搞定一切,試圖通過自動發現、自動采集將各項配置數據采集至配置管理數據庫,是不可行的。在具體的建設實施中,要平衡技術可行性和投入產出比,保障配置管理的有效落地和數據質量的提升,一定是技術與管理的融合,構建完善的配置管理體系。
③ 數據治理需要持續運營。配置數據管理建設并非一勞永逸,數據初始化完成后,如果需要繼續保持數據準確性,需要有持續的維護。通過建立配置數據的運營管理體系,對配置數據和管理規范進行持續地審計和運營,不斷優化配置管理體系。
05. 未來發展展望
隨著業務數字化發展,面向IT精細化運營管理的數字化,也將是必然的發展之路。基于IT運維數據治理基礎底座,逐步演進為面向對象數據化、面向行為數字化,以及面向運營數字化。
根據IT內部運維管理數字化的逐步建設成熟,運維場景能力的逐步豐富,為IT運維運營管理構建屬于自己的業務系統——CRM,構建業務應用系統的線上化檔案管理。
圍繞業務系統運維運營文檔,梳理應用檔案管理規范,以運維配置數據為基石,集成接入各類數據源、關鍵信息的人工維護,分階段實現應用檔案線上化管理、應用信息的實時動態更新,輔助提升日常工作協作效率。
「隨著業務數字化發展,面向IT精細化運營管理的數字化,也將是必然的發展之路。基于IT運維數據治理基礎底座,逐步演進為面向對象數據化、面向行為數字化,以及面向運營數字化。」
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