《金融电子化》烟台银行：一体化运维平台的建设实践

2025年11月，《烟台银行一体化运维平台的建设实践》技术实践文章因技术前瞻性刊登在《金融电子化》杂志当月下半月刊。

文章介绍了烟台银行如何通过一体化平台建设与技术融合，构建新一代运维体系，推动运维模式从分散化向平台化转型，夯实智能化运维的基础，实现从系统集成到能力深化的全方位突破，赋能烟台银行运维管理创新，助力全行数字化转型稳步推进。

本文作者：

烟台银行数据科技部总监 李明强

烟台银行科技部负责人 景奉广 陈志永

以下为原文，共计2354字，预计阅读时间 5 min

数字经济浪潮下，银行业正经历前所未有的技术与运营变革。随着技术应用的快速迭代、业务规模呈指数级扩张，传统、分散的“烟囱式”IT运维模式已无法满足高可用、高效率的业务需求。鉴于此，烟台银行前瞻性布局并建设了一体化运维平台，目标是构建一个集中化、平台化的运维管理平台，打破技术壁垒，拉通数据链路，最终实现对IT资源、服务状态和运营流程的全面掌控。

在一体化运维平台的建设过程中，我们了解到“智能化运维（AIOps）”作为一种整合大数据和机器学习的新一代运维手段，已成为全球IT运维领域的重要发展方向。对此，我们参考了业界成熟的解决方案AIOps等，结合烟台银行自身业务特点，探索出一条适合我行且行之有效的实践路径。

01.三大挑战：一体化运维的必要性

在数字化转型初期，烟台银行IT运维面临三大核心挑战，这些挑战是传统运维模式的缩影。

一是对象管理的散与乱。传统IT资产管理以资源为核心，配置信息分散于不同工具和台账，导致数据不一致、更新滞后。复杂应用架构和动态云环境下，运维人员难以形成以应用为中心的IT全景视图，使变更影响分析和故障排查效率低下。

二是状态感知的盲与慢。多监控工具容易产生海量标准不一的告警，形成“告警风暴”。数据孤岛迫使运维人员登录多个平台分析，效率低且易遗漏关键信息，导致故障响应与恢复时间（MTTR）过长，影响业务连续性。

三是流程协同的断与堵。IT服务流程（如事件、问题和变更管理）依赖线下沟通和手工执行，过程不透明，跨团队协作低效。分散的运维操作缺乏统一授权、审计和自动化手段，操作风险高，限制整体效率提升。

02.破局：一体化运维平台的技术架构

为破局，我们从顶层设计入手，构建融合“统一运维监控+集中配置管理+服务流程线上化+作业自动化”的一体化平台。核心是将运维“对象”“状态”“行为”三大要素进行数字化重塑与平台化承载，实现技术与管理深度融合，为智能化升级奠基。

从一体化运维平台的技术架构中可以看出，我们将一体化运维平台分为对象数字化、行为数字化和状态数字化三个阶段，具体如下。

1）对象数字化：构建权威且唯一的配置管理数据基础（CMDB）

对象数字化是一体化运维的基石。我们摒弃以IT资源为核心的旧思路，构建以“应用”为核心、反映业务系统逻辑关系的数字镜像。通过统一模型构建，梳理基础设施、PaaS平台、业务应用等分层对象模型，定义清晰关系，形成精准IT资源拓扑网络。为解决CMDB数据漂移，将目标从“被动数据源”提升为“主动数字镜像”，通过自动化治理与持续审计，利用自动发现、Agent采集和API对接整合多元数据，自动识别修正异常。引入运维知识图谱技术，以CMDB为基座，通过物理连接、部署关系等多维度展现配置项复杂关系，图形化呈现关联，为故障分析提供可解释依据，克服传统AIOps“黑盒”局限。

2）行为数字化：实现流程规范化与AI智能作业编排动态调度

行为数字化旨在将运维工作标准化、线上化和自动化，提升效率并管控风险。银行建设统一IT服务管理中心和自动化作业平台，将事件、问题、变更等流程固化线上，通过可视化编排工具封装标准操作为原子任务，嵌入服务流程，实现管理流与操作流无缝衔接。智能化深化阶段，目标实现AI驱动自动化干预与资源优化，核心场景如下：

• 场景一：智能故障自愈。告警中心通过智能根因分析确定故障源后，AI诊断模型自动匹配触发预设自愈方案（如重启或扩容），实现从“有人决策+自动化执行”到“算法决策+自动化执行”跨越，显著降低MTTR。
• 场景二：AI驱动容量预测与动态调度。基于历史运维数据建立深度学习时序预测模型，精准预测资源使用量，与云原生平台弹性伸缩机制联动，实现“先知性”动态调度，提升资源利用率。

3）状态数字化：打造全景式、闭环的智能告警中心

状态数字化目标是对IT系统运行状态精准、实时、主动感知。构建集中告警处理中心，通过标准API统一接入异构监控工具告警数据，利用算法清洗、去重、收敛和抑制告警，将“告警风暴”转化为有价值事件。告警事件自动关联CMDB配置信息，补充上下文，并自动派发工单，实现从“监控发现”到“事件响应”自动化闭环。智能化深化阶段，告警中心专注于告警治理与智能根因分析。通过智能降噪与关联分析，机器学习算法对原始告警聚集和模式识别，收敛为少数高价值事件。引入多模态数据融合根因定位技术，自动定位根本原因，将故障定位时间从小时级缩短至分钟级，实现从“告警收集”到“故障洞察”效能跃升。

03.建设成效与展望

1）阶段性成果总结

经过一年多的建设与推广，一体化运维平台初见成效。效率方面，自动化作业使常规应用发布和变更部署效率提升60%以上，标准化服务流程使事件平均处理时长缩短40%。系统稳定性方面，以应用为核心的CMDB和关联拓扑大幅缩短故障影响分析和定位时间，统一告警中心使重大故障平均发现时间（MTTD）缩短近50%。

2）未来展望：迈向“无人”运维

一体化运维平台的智能化建设是一个持续演进的过程，未来，我们将深化运维数据应用，引入机器学习、知识图谱、大语言模型（LLMs）等AIOps技术，从“自动化”运维向“智能化”运维迈进。AI作为人的“外挂大脑”和“智能助手”，将成为运维团队的得力助手，推动运维体系持续进化与创新。我们的愿望是将专家从重复性工作中解放出来，专注于战略创新与复杂问题的解决。