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本文根據包航宇老師在〖2023 全球敏捷運維峰會-北京站〗現場演講內容整理而成。

作者介紹

包航宇，建設銀行業務經理。建設銀行運營數據中心技術創新發展處創新研究組組長，智能運維國家標準核心編委、ITSS智能運維標準評估師；

具有近20年金融行業運維工作經驗，曾負責建設銀行全行IT服務管理體系建設、數據中心生產質量管理、智能運維項目群管理和創新研究等工作，參與的研究成果曾獲《亞洲銀行家》“Best AI Technology Implementation”國際獎項、銀監會“中國銀行業信息科技風險管理研究成果一等獎”等。

一、背景

1、智能運維迎來機遇

從1956年達特茅斯會議首次提出人工智能，到現在風起云涌的人臉識別、智能制造、無人駕駛、ChatGPT等各種應用，人工智能已經進入爆發期。我們國家也早就從戰略視角提出了產業智能化改造的號角。作為信息技術應用的排頭兵，金融行業的數據中心也在全速向AI賦能式運維轉變。

主要表現為三個特征：一是消除數據壁壘，為AI價值最大化奠定基礎；二是加深算法面向運維場景的應用；三是在AI的驅動下，自動化的能力有了更大的發揮。

2、智能運維面臨挑戰

然而，機遇和挑戰并存，金融行業的IT運維業面臨著前所未有的壓力和挑戰。

以建設銀行為例，這些年的設備達到十萬量級，日交易量突破百億筆，數字化經營要求我們在安全穩定運行的基礎上進行超高頻次的投產。用戶體驗、安全防護等要求也日趨嚴格。因此，我們要從“面向系統的運維”向“面向業務的技術運營”轉變，加強風險的管控，提升業務的響應，加快資源的交付，實現標準的運營。

智能運維是應對這些挑戰的剛需。

3、智能運維建設目標

建設銀行從2019年開始啟動智能運維建設，目標是構建以感知力、控制力、決策力為支撐的企業級智能運維平臺，實現運維活動的全流程、自動化、智能化的協同發展。

但智能運維不是新技術的照搬，也不是簡單的場景堆疊，而是體系化的建設過程。如果把運維比作一棵樹，那么底部就是數據管理、分析決策和自動控制這三個扎實的根系，它們汲取大數據、人工智能等新技術的營養，通過組織的融合和創新，將感知、決策和控制三大能力輸送到資源供給、應急響應、敏捷交付等各種運維場景的枝干中，從而收獲質量可靠、安全可控、效率提升、成本降低等運維成果，支撐企業長久、繁榮發展。

下面我從三大支撐能力和四大應用效果方面同大家分享一下建行的實踐情況。

二、實踐情況

1、感知力——以全景數據技術支撐可觀測運維

感知力相當于運維的眼睛，通過豐富的運維數據，為各類運維應用提供信息支持。

建行已經建立了具備上萬個屬性和百萬量級實例的運維數據模型，沉淀自動化校驗規則，為智能運維應用提供準確可靠的數據服務。

同時我們以統一的視圖方式展現IT全景架構資產和運行數據視圖，串接從業務規劃、開發設計、測試投產、生產運維全領域的應用，有效支持了可視化運維。

2、決策力——以智能分析技術支撐主動運維

決策力相當于運維“大腦”，也是智能運維的核心能力。通過構建運維專屬知識圖譜和運維專屬人工智能算法輔助決策和判斷，支撐主動運維。

我們集成了專家規則、統計學習和深度學習等命名實體識別方法，構建了百萬級別實體和千萬級別關系數的運維專屬知識圖譜，提供關系、指標、告警、日志等多模態數據的毫秒級查詢；可以提供交易指標比對檢測、平均響應時間突變模式識別、假集群檢測等場景化算法服務；可以實現跨設備、跨領域的風險檢查，使檢查范圍、檢查方式得到幾何級提升。

3、控制力——以自動實施技術支撐高效運維

控制力相當于運維的“手腳”。利用自動實施技術執行自動化、流程化操作，解放運維人員，提升運維效率和準確率。安全運維管理提供一站式安全認證，和統一權限管理；自動化運維為智能運維提供自動化腳本執行、調度和管控能力，支持對服務器、網絡、存儲等對象的自動操作；基礎運維可以為智能應用提供采控、消息中心、服務注冊、租戶管理等基本功能。

下面，我從高效支付、安全管控、快速響應、運營支撐等4個方面介紹我們的一些效果應用。

三、應用效果

1、更“強”——滿足數字化經營敏捷交付需求

構建面向應用的端到端交付池，變被動交付為主動交付，從根本上提升面向未來的服務供給水平，滿足數字化經營敏捷交付的需求。

推進基礎設施規劃與前瞻式布局，加強資源的彈性供給，提供“一站式”資源供給能力，縮短了平均交付時間；實現一鍵式版本部署、變更智能協同和一鍵式回退，在年實施的上萬次變更中，絕大部分的應用版本都是自動化方式部署；打通開發、測試與生產變更流程斷點，建立敏捷投產通道，投產部署時間從周級縮短至日級，比傳統運維的效率提高約70%。

2、更“準”——提供安全精準的業務洞察能力

以加強安全風險管控為目標，打造細到點擊的應用監控體系，提升業務洞察能力。建設一體化權限管控與操作審計體系，控制操作風險。實現毫秒級采集、1秒級監控；針對特征交易，提供動態基線、小樣本類型交易累積、窗口累積、告警自適應升降級等告警類型，滿足個性化需求；提供單筆交易完整鏈路跟蹤、根因輔助分析等故障分析能力；基于知識圖譜關系分析故障影響，設備自動探活，各領域告警同頻共振，主要級別告警聚合率接近100%。

3、更“快”——構建快速有效的應急響應能力

為了更快地響應業務，我們對應急能力進行了全面提升。首先是貫通了系統軟件、IT設備、基礎設施間運行與操作數據，并以智能運維算法為依托，構建起以系統為核心的運維全景關系圖譜，形成了跨系統、跨領域的作戰地圖。

在故障發生時，智能監控告警可以及時感知系統故障，并通過整體作戰地圖、交易路徑圖、系統作戰地圖等一系列可觀測和可視化的手段，實現故障的分鐘級發現和分鐘級處置。

4、更“優”——依靠科學管理提升運維質效

前期，在人民銀行的大力支持和指導下，我們與工、農、中、交等同業開展了共研，形成技術運營指標400多項，促進銀行業數據中心創新能力、服務質量及風險控制水平的提升，目前該研究成果已經在建行落地實施和推廣。

在精準度量運維活動、合理配置資源、提升運維質效方面發揮重要作用，比如原先每到投產日，全國各地開發中心的數百人，涌到數據中心現場支持投產上線的“盛況”已經一去不復返了，智能運維替代“人肉運維”，切實降低了運行成本，也有效避免了出現聚集性疫情的風險。

5、共促運維數字化轉型：智能運維國家標準

2021 年 10月起，建行作為工作組組長單位，同金融、交通、能源等行業的數十家企業一同研制《智能運維 國家標準》，目前該標準已提交至國標委，進入發布前的沖刺階段。同時，其階段性成果團體標準《信息技術服務 智能運維 通用要求》（T CESA 1172—2021）也已發布，正在開展首批試點評估工作。智能運維相關標準的研制還被寫入國家十部委聯合發布的《“十四五”國家標準體系建設規劃》，成為國家關注的重點領域標準。

6、持續發布《中國智能運維實踐年度報告》

標準的編制過程是“以行促知”，而“知”的重要意義在于指導“行”，在標準研制的同時，我們聯合數十家單位，圍繞國內外智能運維趨勢、標準解讀、實踐案例分析等方面進行了調研，研究智能運維的當前挑戰、市場生態及演化趨勢，已發布 2021 和 2022 年度兩期《中國智能運維實踐年度報告》。

四、未來展望

未來，建行沿著“數字化、智能化、一體化”的技術演進路線，對內建設持續進化型智能運維、保障集團業務穩健運營；對外共建開放共享型運維生態、促進智能運維產業革新，使人工智能在運維領域的創新成果成為金融行業的生產力、運維產業的急先鋒。我們力爭做好三個角色：

一是做人工智能應用的“踐行者”，實現復雜融合場景下的智能化應用，向著無人、自愈的智能數據中心努力；

二是做新型數據中心的“守護者”，為將來超大型數據中心集群提供多地多中心一體化運管能力，支撐未來百萬臺級服務器的運維規模；

三是做智能運維產業的“布道者”，推動國標的盡早發布，引導智能運維產業發展，構建共商共建共享的合作態勢，促進我國信息化領域的“雙循環”。