嘉为蓝鲸助力某股份制银行打造研发测试环境容量管理平台，入选中国信通院2025~2026年度创新实践成果！

近日，在中国信息通信研究院（简称：中国信通院）召开的“2026年度暨第二届央国企数智化与转型战略专题研讨会”上，2025~2026年度央国企数智化创新实践成果名单正式发布。

本次研讨会以“智驱开局 数创未来”为主题，围绕央国企数字化转型、人工智能创新应用以及数智技术融合发展等方向展开深入交流。会上，中国信息通信研究院依托企业数字化发展共建共享平台（EDCC），发布了经过材料审核与专家评审遴选出的优秀创新实践成果，为各行业数字化转型提供实践参考。

本次评选中，由某大型股份制银行（以下简称“该银行”）联合嘉为蓝鲸共同建设的“金融科技研发测试环境数智化治理”项目，成功入选“2025~2026年度央国企数智化转型创新实践成果”。

此次入选，是对该银行持续推动金融科技创新、深化数字化运营能力建设实践成果的高度认可，也是对嘉为蓝鲸围绕研运一体化、智能运维和IT资源运营领域创新能力的充分肯定。

该项目通过融合研发管理、资源管理、运维管理和运营分析能力，建设研发测试环境容量管理平台，实现资源统一治理、容量智能分析、成本精细运营和环境生命周期管理，推动研发测试环境管理模式由传统人工管理向数据驱动、智能运营转型，为金融行业研发测试环境治理升级提供了可复制、可推广的实践经验。

01 项目背景：金融科技研发测试环境治理挑战

1) 客户背景

该大型股份制银行长期致力于金融科技创新与数字化能力建设，持续推进金融业务与科技能力深度融合。随着金融业务数字化转型不断深入，该银行持续扩大科技研发投入，加快推进数字基础设施建设，对研发测试环境管理能力、资源运营效率以及科技运营体系提出了更高要求。作为支撑金融业务创新的重要基础设施，研发测试环境承担着应用开发、系统验证、业务创新和技术演进等关键任务，其资源管理水平直接影响科技研发效率、业务响应速度以及系统运行稳定性。

2) 建设挑战

2026年是“十五五”规划开局之年，央国企数智化转型被赋予了更高战略定位与全新政策要求。在此背景下，金融行业作为国民经济核心领域，其研发测试环境的数智化治理水平直接影响着业务创新效率与系统安全稳定，成为行业关注的焦点。

随着金融业务创新持续加速，金融科技系统建设规模不断扩大，研发测试环境承载的资源类型、业务复杂度和管理要求持续提升。作为支撑金融科技创新的重要基础设施，其资源利用效率、环境交付能力和容量规划水平，直接影响业务创新响应速度以及系统稳定运行能力。项目建设前，研发测试环境管理主要面临以下挑战：

1. 资源数据分散，缺少统一治理体系

   研发测试环境涉及传统云、新云、桌面云、物理服务器、网络设备、IaaS、PaaS、容器等多类资源。不同系统之间存在数据孤岛，缺少统一资源视图。

2. 容量状态不可视，资源利用效率不足

   资源使用情况、容量负载状态难以及时掌握，资源过载风险和资源闲置问题并存，难以实现精准规划和动态调度。

3. 成本管理粗放，资源价值难以衡量

   研发测试资源涉及采购、资产、合同、业务应用等多个环节。由于资源数据与成本数据缺少有效关联，企业难以准确分析不同业务场景下资源投入情况，也无法开展精细化成本优化。

面对研发效率提升、资源精细化管理以及降本增效需求，该银行亟需建设统一的研发测试环境治理平台，实现资源统一管理、容量精准分析和价值运营。

02 解决方案：打造研发测试环境数智化治理平台

针对研发测试环境管理挑战，该银行携手嘉为蓝鲸，以研运一体化建设理念为指导，以嘉为蓝鲸多云运营管理中心·鲸翼（简称：CMP）为核心，并融合CMDB、监控告警、可视化大屏等一体化运维平台产品，围绕“统一数据治理、资源智能运营、成本精细管理、环境生命周期管理”四大核心方向，打造研发测试环境容量管理平台。通过统一数据底座打通研发、资源、运维和运营数据，实现资源统一纳管、容量智能分析、成本精细运营和环境自动化管理，推动研发测试环境由传统资源管理模式向数据驱动的智能运营模式转型。

1) 总体架构：五层架构支撑统一治理

平台采用“分层解耦、协同联动”的总体架构设计，整体由基础资源层、数据采集与治理层、核心能力层、业务应用层和用户访问层五个层级组成，各层之间通过标准化接口实现数据流转和能力协同，形成完整的研发测试环境治理链路。

• 基础资源层：承载研发测试环境中的各类基础资源，为平台提供资源数据来源；
• 数据采集与治理层：实现多源数据采集、标准化处理和统一治理，形成数据基础；
• 核心能力层：提供资源管理、容量分析、成本分析和运营支撑能力；
• 业务应用层：面向研发测试环境管理需求，提供容量管理、运营分析、资产管理等业务应用；
• 用户访问层：满足管理人员、运维人员、研发团队等不同角色使用需求。

各层之间通过标准化接口实现数据流转和能力协同，保障平台具备良好的扩展性、兼容性和持续演进能力。

2) 核心业务能力建设：打造资源、成本、效率运营闭环

围绕研发测试环境管理全过程，平台重点建设统一数据治理、容量智能运营、资产与成本管理、测试环境生命周期管理四大核心能力，推动资源管理从分散管理向统一治理、从人工经验驱动向数据智能驱动转型。

1. 统一数据治理能力

针对研发测试环境中资源来源复杂、数据标准不统一、系统间信息孤立等问题，平台建立统一数据治理体系。通过多协议适配能力实现13类核心数据源统一接入，对资源数据、业务数据、容量数据、负载数据、资产数据及合同数据进行集中采集与标准化处理，通过数据采集、清洗、转换和关联分析，形成统一数据视图，实现研发测试环境资源状态的全面感知，为容量分析、资源调度和成本优化提供准确可靠的数据基础。

2. 容量智能运营能力

平台基于统一数据底座，实时采集资源运行指标，对容量状态和负载情况进行多维分析。通过内置资源分析模型，实现容量监控、容量预警、容量趋势预测、负载分析及优化建议生成，帮助运维团队实时识别资源过载、闲置等异常状态，支撑资源的合理配置与动态调度，将资源管理从被动响应转为主动预判。

通过可视化运营大屏和自动化分析报表，管理人员能够快速了解：

• 业务团队和项目组资源使用情况展示
• 研发测试资源容量负载分析
• 全局资源运营情况监控
• 容量趋势预测和优化分析

同时，平台结合历史使用数据和业务发展趋势，对资源需求进行预测分析，辅助团队提前规划资源投入，避免资源不足影响业务发展，也减少资源闲置造成的成本浪费。

3. 资产与成本管理

平台打通资源使用数据与采购合同数据的联动链路，实现资产全生命周期管理，包括资产建模、资产入库、资产变更、资产状态跟踪等。同时引入FinOps理念，支持按业务线、按项目的资源成本精细化核算，提供成本趋势监控与优化建议，推动资源管理从“成本消耗”向“价值运营”转变。

4. 测试环境生命周期管理能力

围绕测试环境申请、创建、运行、调整和释放全过程，平台实现标准化、自动化管理。研发团队提交环境需求后，通过模板匹配完成环境快速搭建；运行期间基于负载自动执行弹性扩缩容，无需人工干预；将环境交付从传统的“人工申请+手工搭建”转变为“自动化+标准化”模式，显著提升研发测试效率。

03 建设成效：推动资源优化与运营模式升级

通过研发测试环境容量管理平台建设，该银行实现了资源统一治理、运营效率提升、成本精细管控和智能决策升级，推动研发测试环境管理模式由传统人工管理向数据驱动、智能运营转变。

1. 数据治理能力全面提升

   平台成功实现13类核心数据源统一纳管，建立标准化数据治理体系，全面打通资源、业务、资产之间的数据壁垒。研发测试环境实现全口径数据汇聚与统一管理，数据完整性提升至99%以上，资源可见性和管理透明度大幅提升。

2. 运维运营效率显著提升

   依托自动化采集、智能分析和可视化运营能力，资源容量统计、负载分析等工作效率提升80%以上。管理人员能够实时掌握资源状态，快速完成资源调度与运营决策，大幅降低人工统计和重复操作成本。

3. 资源利用效率持续优化

   平台通过容量预测、负载分析和动态调度能力，精准识别资源余量和闲置资源。核心研发场景资源利用率提升20%以上，每年减少资源闲置成本超过百万元，同时降低新增硬件采购投入，实现降本增效目标。

4. FinOps价值管理落地

   项目实现资源数据与合同数据联动管理，建立统一成本核算体系，推动研发测试资源从“成本中心”向“价值运营中心”转变。通过持续优化资源配置策略，为企业长期资源规划和投资决策提供科学依据。

5. 形成行业推广价值

   项目不仅解决了该银行自身研发测试环境管理难题，也形成了一套适用于金融行业的容量管理实践方法论，为金融机构数字化基础设施运营提供了可复制、可推广的参考路径。

04 未来展望：深化研发运营一体化建设

未来，该银行将继续围绕研发测试环境运营管理能力深化建设，进一步完善资源智能预测、自动扩缩容、运营分析及FinOps精细化管理能力。同时，依托平台沉淀的数据资产和运营经验，持续推动研发运营一体化建设，提升资源配置效率和创新响应能力，为金融科技创新提供更加稳定、高效、智能的基础支撑。

同时，随着人工智能、大数据等技术不断发展，企业级基础设施运营模式正在向智能化、自动化方向演进。嘉为蓝鲸也将持续围绕研运一体化建设方向，深化DevOps研发管理能力与AIOps智能运维能力融合，探索金融科技基础设施数智化运营新模式。