数字化运维创新与实践

本书基于数字化运维的背景、概念和内涵，全面阐述了数字化运维的理念、方法和实践。从数字化运维的标准建设出发，本书提出了一套具有可行性的数字化运维体系框架，包括顶层规划、蓝图构建、IT流程管理与优化、运维数据治理与应用、立体化监控指标体系、运维可视化中心、资产管理与CMDB等，同时还考虑了安全运维以及业务连续性。本书结合不同行业尤其是制造业的案例，介绍了成功实施数字化运维体系的可行性技术、工具，为数字化运维的实践提供了有价值的参考。对于企业管理者来说，是一本优秀的参考书。

陆兴海 具备十八年互联网、数字化以及运维领域经验，国内IT服务相关领域实践者和专家之一，ITSS委员会委员、智能运维国标编写组成员、信创工委会专家库成员。作为云智慧产品负责人，曾主导与推动多款运维产品规划与实践；作为咨询负责人从零组建团队，帮助客户擘画数字化蓝图，助力构筑运维管理体系，团队为累计一百多家客户提供优质服务。持有发明专利六项，合著有《运维数据治理：构筑智能运维的基石》一书，合译《数字经济2.0：引爆大数据生态红利》一书，曾主导和参与多个国标与团标工作，发表论文多篇。

推荐序一<br />推荐序二<br />推荐序三<br />推荐序四<br />推荐序五<br />前　　言<br />第1章　数字化转型背景下的新运维<br />1.1　数字化转型深入推进并上升为国家战略1<br />1.2　数字时代IT的定位变化及其带来的挑战2<br />1.2.1　提高业务敏捷性的挑战3<br />1.2.2　IT升级换代带来的挑战3<br />1.2.3　数据治理及实施的挑战4<br />1.2.4　日益严峻的数据安全挑战5<br />1.2.5　平衡创新与成本的挑战5<br />1.3　数字时代的新IT与新运维6<br />1.3.1　数字时代的新IT及其核心要素6<br />1.3.2　数字时代的新运维及其特点7<br />第2章　数字化运维的概念与内涵<br />2.1　什么是数字化运维9<br />2.2　数字化运维的发展阶段9<br />2.3　多元化运维的定义11<br />2.4　数字化运维术语及其演进14<br />2.4.1　现有观点介绍14<br />2.4.2　演进机制分析18<br />2.4.3　演进趋势分析 21<br />第3章　数字化运维领域的标准与方法论<br />3.1　国际运维服务领域的经典：ITIL22<br />3.1.1　ITIL的发展历史22<br />3.1.2　ITIL在中国的落地29<br />3.1.3　ITIL的未来以及新一代ITSM的畅想31<br />3.2　信息技术服务管理体系国际标准：ISO/IEC 20000?33<br />3.2.1　ISO/IEC 20000的发展历史33<br />3.2.2　ISO/IEC 20000在中国的落地情况33<br />3.3　中国ITSS运维相关标准34<br />3.3.1　ITSS 概述34<br />3.3.2　GB/T 28827《信息技术服务　运行维护》系列标准36<br />3.3.3　ITSS.1《信息技术服务　运行维护服务能力成熟度模型》41<br />3.3.4　GB/T 43208.1—2023《信息技术服务　智能运维　第1部分：通用要求》 42<br />3.3.5　GB/T 33850《信息技术服务　质量评价指标体系》43<br />3.3.6　GB/T 33136《信息技术服务　数据中心服务能力成熟度模型》43<br />3.3.7　ITSS其他标准44<br />3.4　确定性运维体系46<br />第4章　数字化运维的体系规划与实践<br />4.1　从一个真实的故事说起52<br />4.2　数字化运维体系规划方法54<br />4.3　数字化运维成熟度分级模型55<br />4.3.1　组织运维水平需要通过标准化的评估55<br />4.3.2　数字化运维分级成熟度模型56<br />4.3.3　基于成熟度模型的评估方法58<br />4.4　某能源企业运维体系规划实践59<br />4.4.1　背景：重构运维模式59<br />4.4.2　规划过程：从启动到效果验证的闭环60<br />4.4.3　规划的成效：指导落地与价值创造67<br />第5章　大模型赋能数字化运维<br />5.1　大模型的概念、演变及应用69<br />5.2　大模型在数字化运维中的作用72<br />5.2.1　大模型如何在IT运维领域发挥作用73<br />5.2.2　大模型将改变运维软件78<br />第6章　四位一体构建智能运维<br />6.1　对智能运维的认知是一个过程82<br />6.2　四位一体的智能运维框架85<br />6.2.1　以数据为基础86<br />6.2.2　以场景为导向91<br />6.2.3　以算法为支撑97<br />6.2.4　以知识为依托103<br />第7章　数字化运维流程建设<br />7.1　流程和数据是双引擎109<br />7.2　认识数字化运维流程111<br />7.2.1　我们在无处不在的流程中111<br />7.2.2　数字化运维流程的概念及范围113<br />7.2.3　当前数字化运维流程管理面临的问题和挑战117<br />7.3　新时代的IT流程特征与管理方法125<br />7.3.1　实施敏捷高效的IT流程125<br />7.3.2　构建智能的ITSM：AITSM131<br />7.3.3　IT流程挖掘与优化143<br />第8章　数据驱动运维方法与实践<br />8.1　数据驱动运维与数据运维150<br />8.2　数据驱动运维核心逻辑：双轮驱动152<br />8.3　“前轮驱动”：面向运维目标的持续优化153<br />8.3.1　运维价值度量体系的总体框架154<br />8.3.2　运维价值度量的实施方法156<br />8.4　“后轮驱动”：驱动运维的五大转变157<br />8.4.1　IT和业务深度融合，运维模式转型157<br />8.4.2　增强与创新数字化运维价值场景159<br />8.4.3　场景导向的数字化运维流程再造159<br />8.4.4　运维模式变革推动IT组织架构优化163<br />8.4.5　数据统一融合助力数字化运维平台重塑163<br />8.5　“后轮驱动”核心抓手：运维数据治理168<br />8.5.1　用户现状与需求169<br />8.5.2　运维数据治理挑战170<br />8.5.3　运维数据治理构建和实施171<br />8.5.4　可观测性场景构建与落地174<br />第9章　数字化运维监控能力体系化提升<br />9.1　IT故障频发，引发对监控的系统化思考178<br />9.2　监控能力与监控能力成熟度评估模型179<br />9.3　三位一体构建监控管理体系182<br />9.3.1　监控管理体系构建183<br />9.3.2　一体化监控平台建设186<br />9.3.3　数字化运营机制设计187<br />9.4　监控在故障的全生命周期应用188<br />9.5　某制造企业监控能力提升实践189<br />9.5.1　以数据驱动运维精细化管理190<br />9.5.2　运维监控指标体系框架191<br />9.5.3　运维监控指标体系建设192<br />9.5.4　运维监控指标体系应用场景197<br />9.5.5　成效总结和展望203<br />第10章　建设面向高成熟度的新一代CMDB<br />10.1　什么是新一代CMDB205<br />10.2　新一代CMDB成熟度模型207<br />10.2.1　CMDB成熟度模型概述207<br />10.2.2　CMDB成熟度模型应用原则209<br />10.2.3　CMDB成熟度模型应用流程210<br />10.2.4　CMDB成熟度模型应用指南211<br />10.2.5　CMDB成熟度模型应用总结214<br />10.3　新一代CMDB实践方法215<br />10.3.1　实践原则215<br />10.3.2　整体实践流程218<br />10.3.3　CMDB实践规划方法219<br />10.4　CMDB实践执行方法221<br />10.4.1　步骤1：场景设计223<br />10.4.2　步骤2：服务设计225<br />10.4.3　步骤3：CMDB平台建设227<br />10.4.4　步骤4：数据初始化228<br />10.4.5　步骤5：运行维护229<br />10.4.6　步骤6：服务运营229<br />10.4.7　步骤7：场景消费229<br />第11章　安全运维护航数字时代<br />11.1　安全运维是数字化的重要保障之一231<br /&g;11.1.1　近年来安全运维事件频发231<br />11.1.2　安全运维的概念231<br />11.2　实施和开展安全运维232<br />11.2.1　运维安全规划233<br />11.2.2　运维安全实施236<br />11.2.3　运维安全检查237<br />11.2.4　运维安全事件处置238<br />第12章　业务连续性实践：误区与方法<br />12.1　业务连续性管理的概念240<br />12.2　业务连续性存在普遍问题243<br />12.2.1　认识误区243<br />12.2.2　实施误区245<br />12.3　业务连续性管理建设方法248<br />12.3.1　理解组织环境249<br />12.3.2　现状调研249<br />12.3.3　风险评估249<br />12.3.4　业务影响分析250<br />12.3.5　业务连续性管理策略及规划250<br />12.3.6　业务连续性管理体系建设250<br />12.3.7　体系测试和试运行251<br />12.3.8　持续改进251<br />第13章　数据中心行业数字化运维转型创新实践<br />13.1　数据中心行业现状与趋势252<br />13.2　数据中心企业数据要素管理254<br />13.2.1　数据要素识别254<br />13.2.2　数据要素管理的挑战256<br />13.3　数据中心行业数字化运维/运营解决方案257<br />13.3.1　平台建设方法论—数字化运维/运营成熟度模型257<br />13.3.2　平台建设业务目标—场景化基础能力构建260<br />13.3.3　平台建设实践—数据中心智能“数字员工”266<br />13.3.4　某大型IDC企业“数字员工”实践273<br />13.4　“数字化”到“智能化”的发展之路275<br />第14章　构建智能运维技术与工具<br />14.1　分层和演进277<br />14.1.1　采集与传输278<br />14.1.2　汇聚与建模279<br />14.1.3　分析与可视化280<br />14.1.4　数据应用和算法体系282<br />14.2　挑战和应对284<br />14.2.1　跨网采集和传输284<br />14.2.2　数据泥沼和自助建模285<br />14.2.3　算法工程融合287<br />14.3　技术与工具小结289<br />第15章　数字化运维典型场景的技术挑战及方案实践<br />15.1　分布式海量运维数据的统一采集挑战与方案290<br />15.2　海量运维数据的处理一致性保障实践293<br />15.2.1　数据一致性关注时效和完整性293<br />15.2.2　数据一致性的保障方案及实践294<br />15.3　面向多数据中心的运维系统构建实践296<br />15.3.1　异地多活场景下的运维平台需求场景296<br />15.3.2　场景化方案细节思考297<br />15.4　告警时效性保障技术的实现与思考299<br />致　谢303