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    银行业智能运维的探索与实践

    国家的“十四五”规划里面多次提到数字化相关概念,其背后反映了一种趋势——从数字化经济、数字化生活到数字化国家。近年来产业数字化不断加速,金融业的数字化更是走在前列,银行作为金融业的主要机构也在经历数字化转型的过程,在银行业务高速增长的背后离不开IT系统的支撑与支持,因此对IT系统的依赖与日俱增。IT运维是IT系统自身的运营管理,随着混合架构、互联网应用与传统应用的双模态发展,云计算、大数据、5G、移动互联等技术的应用,一方面对银行的发展带来了极大的助力,同时也对传统的IT运维带来了很大的挑战,智能运维的应用正在逐渐成为银行IT运维的新方向,已经有一些银行开始了智能运维的实践探索。

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    运维不简单

    好长一段时间没有更新公众号,回忆当初开这个公众号的初衷是为了将工作中一些零散的知识点汇总整合,形成为一个相对完整的知识体系。客观的讲,通过总结一些工作心得,让自己的运维知识体系的建设有些效果。年初与一个行业大牛的朋友交流时,在听到他年轻时在思科的一些关于将工作方法升华为方法论,比如“监、管、控”、“新网点”理念,并推动整个行业建设时为之一震。这个触动让我有了让自己的运维知识体系建设做第一次飞跃的打算,即如何将知识体系通过一个主线串起来。关于这个主线,找过一些朋友做了交流,比如“风险可控”、“一体化”、“更高效更优化的资源配置”、“可扩展性”。由于自己主要身处一线运维团队,所以选了“可扩展性”的主线,接下来打算根据这条主线,不断完善知识体系,目标是体系化的整理知识体系,主要从组织、流程、工具的可持续整合。

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    5.1.1 运维场景方法论

    运维组织中什么资产最为宝贵?网络设备、硬件设备、平台、软件、应用系统……不同的人有不同的理解,从我个人理解,最宝贵的是运维组织基于组织特点、能力禀赋,多年沉淀下来的运维工作模式,毕竟硬件可以过保更换、软件与系统会上线下线。遗憾的是,很多运维组织的工作模式仍主要由文档上的流程,每个个体头脑中的经验组成,这种方式存在大量不确定因素。事实上,有不少生产故障也是由于某个或多个未按规定的工作节点的失效引发。运维场景的重要思想是基于组织的经验,将组织的人、流程、平台的能力在线连接,形成全线上化、数字化的工作片断,所有片断便是运维数字世界砖块。

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    从科研角度谈“如何实现基于机器学习的智能运维”

    清华大学计算机系副教授 裴丹于运维自动化专场发表了题为《基于机器学习的智能运维》的演讲,现场分享了基于机器学习的智能运维目前面临的挑战和解决思路。以下为演讲实录,今天大概内容包括智能运维背景介绍、如何从基于规则上升到基于学习。 首先会做一个背景的介绍;为什么清华大学的老师做的科研跟运维有那么多关系?智能运维现在已经有一个很清晰的趋势,从基于规则的智能运维自动化逐渐转为基于机器学习了。再介绍几个跟百度的运维部门、搜索部门进行合作的案例;最后,还要讲一下挑战与思路。 一、智能运维背景介绍 谈一下参加这次大会

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