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【南京证券】善用运维数据治理模型,赋能精细化运营管理

Post date:2023-12-11 15:20:27

全部案例

随着数字化时代的来临,企业发展离不开数字化转型。本案例阐述了南京证券在实践企业数字化转型中的IT服务管理新实践,利用运维数据治理模型,构建业务消费的一体化场景,通过精细化管理提升IT服务质量和效率。

 

01. 发展背景概述

1)外部发展趋势

“十四五”规划中,强调了数字经济是未来推动经济发展的重要手段,中国现有经济全面进行数字化转型是重要的战略举措。随着数字化时代的发展,企业要想实现发展和开展竞争,就必须采取措施提高韧性、竞争力和响应能力,企业就必须发展和革新数字化架构,尽快开启数字化转型之旅。数字化转型的本质是将数字科技、解决方案集成到各业务领域,也就是“技术与业务”的融合。这既是一种文化变革,也是一种技术变革,因为它要求企业在运营方式、提供客户体验和收益的方式上,做出根本性转变。

2)内部发展挑战

中国证券业协会最近公布的数据显示,2021年全行业信息技术投入金额338.20亿元,同比增长28.7%,占2020年度营业收入的7.7%。自2017年至今,证券行业在信息技术领域累计投入近1200亿元,其投入越来越关注于利用大数据、人工智能、分布式、微服务等新兴技术,技术投入呈整体稳步上升趋势。

截至2022年末,南京证券已拥有几千台物理服务器、近千台网络安全设备、近百条光纤专线,IT 基础设施初具规模。公司IT服务管理主要围绕日常业务运营来开展,确保IT服务整体运作既满足业务需求又符合制度规范。

近年来,在公司 IT 服务需求倍增且IT服务人员规模有限的情况下,如何保障IT服务质量和效率,日益成为公司面临的重大挑战。为了保证公司IT服务管理可长期持续助力公司业务发展,引入ITIL管理规范并结合统一运维监控平台,对现有IT服务管理进行调整和优化。在这个过程中,南京证券携手嘉为蓝鲸尝试利用运维数据治理模型,通过精细化管理提升IT服务质量和效率。


02. 数据治理模型

南京证券识别出IT服务环节中的关键数据,利用水池模型对数据进行管理,并利用统一的IT语言设计出符合公司实际的方案。

1)水池模型

如果将IT运维配置数据抽象为“水池”,想要让水池的水保持持续的干净卫生,就需要从三方面入手(如图所示)。

图 水池模型

① 活源:治理水池的入口,要通过技术和流程的手段,能够保证入库的增量数据的准确性,比如,数据校验、数据调和等。

② 净水:针对池中的存量,放久了难免会出现脏数据,需要建立持续的审计和运营手段,如数据运营报表、定期审计稽查,对数据质量进行评估并对症下药,提供优化建议。

③ 促流:这是最后且最重要的一点,水池中的数据,如果长期未被消费使用,就无法发挥价值,所有的管理和技术手段就会变得毫无意义。因此,促进水池中的水变成“活水”,能够服务于IT运维各个场景中进行消费,流动起来的池塘中的水,才会更加清澈。


2)IT 语言模型

人与人之间的沟通和信息传递,是需要通过共同的语言、语法、语义来达成共识,同样运维数据作为运维管理基石,也是承担着“人机交互”的共同语言模型。所以,围绕IT运维的对象和IT运维的活动场景,需要建立一套统一数据规范和统一数据权威,实现“可管、可信、可用”的数据源。

① 从业务视角出发,建立分层对象模型规范,包括基础设施层、IaaS、PaaS、业务应用层。

② 从场景化消费出发,定义模型数据标准,基于3C原则设计核心(Core)、能力(Capability)、详细(Context)属性字段。

③ 从持续运营保障考虑,定义配置数据管理制度规范,包括定岗定责、流程体系和运营活动。


03. 业务场景设计

基于数据治理水池模型,围绕IT运维配置数据的建模、采集、消费、流程、管理及运营,构建业务消费的一体化场景,通过数据消费和运营持续保障数据准确。


1)围绕数据运营、稽查、改进一体化

通过“多样化检查指标+数据修正待办+数据质量看板”的体系化功能方案,解决配置管理数据质量“感知难、稽核难、修正难”的问题,实现数据质量分析从主观判断→客观分析,从人工审核→自动稽核。

① 数据治理检查:基于数据完整性、孤岛检测、关联关系检测、字段规范性,校验数据质量,建立数据稽查标准库。

② 数据质量报告:对关键稽核指标基于自定义规则定期进行数据质量稽核,生成数据质量报告。

③ 修正任务闭环:基于数据质量报告,筛选不合规的配置数据生成待办修正任务,督促配合Owner对修正任务进行处理。


2)围绕数据消费、更新、流程一体化

以应用为中心,围绕应用系统的全生命周期管理,构建端到端的配置数据管理。

① 应用立项 :Coding定义应用系统,自动同步到CMDB配置管理创建业务对象。

② 架构管理:应用部门定义应用拓扑架构,细化到模块级别,通过数据建模和关联拓扑,构建应用拓扑。

③ 资源交付:投产申请时,基于应用拓扑提供应用拓扑信息,资源申请后归属到应用模块下,相关信息自动同步到配置管理。

④ 投产上线:应用发布自动化消费配置管理的应用拓扑数据,可以针对环境、模块、主机进行发布动作。

⑤ 运营维护:监控告警消费应用拓扑下模块、数据(主机、进程、数据库等),下发管理策略。


04. 价值收益与经验总结

1)运维价值收益

① IT服务规范水平提升。线上化程度提高,建立标准化流程,减少人为干扰。将线下的设备上架、下架流程线上化,实现IT资源(IP地址、机柜空间等)分配和回收的闭环管理。

② IT服务质量水平提升。流程节点和操作内容及对应人员明确,落实责任,便于工作落实和成果反馈。打通客户端与服务端的数据信息,使得客户端也能感知到具体的服务内容和资源信息。

③ IT服务效率水平提升。在设备上架、下架流程中,整合零散的资源申请流程,同时根据工作流补全流程内容,形成完整的工作流程,提升IT服务效率。

④ IT服务量化水平提升。落地SLA管理,对IT服务进行量化分析,形成服务报表和改进方案,不断迭代IT服务内容,匹配公司的业务发展要求。

2)经验总结分析

① 配置数据不是越多越好,关键是准确,有消费场景。管理员对配置数据量过度重视,若将非业务消费数据都存入配置管理库,将导致配置数据成为大杂烩,数据质量往往不高,准确性不够。

② 技术不是唯一质量保障手段。寄希望于技术搞定一切,试图通过自动发现、自动采集将各项配置数据采集至配置管理数据库,是不可行的。在具体的建设实施中,要平衡技术可行性和投入产出比,保障配置管理的有效落地和数据质量的提升,一定是技术与管理的融合,构建完善的配置管理体系。

③ 数据治理需要持续运营。配置数据管理建设并非一劳永逸,数据初始化完成后,如果需要继续保持数据准确性,需要有持续的维护。通过建立配置数据的运营管理体系,对配置数据和管理规范进行持续地审计和运营,不断优化配置管理体系。


05. 未来发展展望

随着业务数字化发展,面向IT精细化运营管理的数字化,也将是必然的发展之路。基于IT运维数据治理基础底座,逐步演进为面向对象数据化、面向行为数字化,以及面向运营数字化。

根据IT内部运维管理数字化的逐步建设成熟,运维场景能力的逐步丰富,为IT运维运营管理构建属于自己的业务系统——CRM,构建业务应用系统的线上化档案管理。

围绕业务系统运维运营文档,梳理应用档案管理规范,以运维配置数据为基石,集成接入各类数据源、关键信息的人工维护,分阶段实现应用档案线上化管理、应用信息的实时动态更新,辅助提升日常工作协作效率。

客户感言

「随着业务数字化发展,面向IT精细化运营管理的数字化,也将是必然的发展之路。基于IT运维数据治理基础底座,逐步演进为面向对象数据化、面向行为数字化,以及面向运营数字化。」

南京证券

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