数字化转型，运维如何实现最大化助力？

数字化转型的话题可谓是老生常谈了，2021年我国颁布了《“十四五”规划纲要》，将“数字化转型”定为国家产业发展的重要方向。

在这样的背景下，数字化转型自然引起普遍性关注，业内观点哗然，但如果就此你问他们到底什么是数字化转型的，得到的答案大概率会是大数据、云计算、区块链、物联 和人工智能之类的。某个角度，这些答案本身并没有问题，但它们仅仅是数字化转型的技术代表。至此，数字化转型并没有一个清晰明确的内容大纲。

从个人的理解，数字化转型的核心，并非是单纯的堆砌新技术，而是将业务和技术深度融合，数字化IT和传统IT最大的区别就是前者是以“业务”为导向，归根结底，是以“人”为导向。

随着信息技术的深入应用，企业业务模式从以线下为主转变为以线上为主，业务产品创新频率提升、创新周期缩短、同业竞争加剧，而不少企业的IT组织效能却尚未能提升到满足业务敏捷交付的水平。

传统运维之痛：运维是块砖，哪用往哪搬

IT运维管理即ITOM（IT Operation Management），指采用专业的信息技术和方法，对软硬件环境、 络、应用系统及运维服务流程等进行综合管理。在传统模式下，作为业务支撑的运维团队，首先需要做的就是保障系统的稳定、安全和可靠。因此，相关人员更关注可用性指标、可靠性指标和安全合规性，强调建设，避免变化，并往往采用“被动维持”的工作模式。

通常而言，运维的能力建设主要涵盖组织、流程和工具三个方面。在传统的ITOM建设中，能够真正实现数字化的工作内容并不多，除了分散建设的监控告警系统和不充分利用的CMDB，就是主要用来维稳管控的ITSM，然而随着技术的发展和业务模式的变化，传统模式已经有些力不从心，开始显现诸多问题：

运维工具烟囱式建设： 运维工具多为解决某一单一运维管理场景需求，工具间相互独立，导致存在大量的数据孤岛，同时造成部分功能的重复建设，即使部分运维工具能够通过定制开发的形式和彼此实现互通，但后续的维护和扩展仍然面临挑战；

自动化运维能力不足： 一些运维团队至今仍严重依赖手工完成发布上线、系统巡检等重复性工作，占用大量的人力资源成本；

流程化程度低： 一些运维团队的运维工作主要集中在人工的方式，导致运维数据离散严重。由于缺少统一的流程管理系统，难以将各团队的运维工作进行有效串联，致使信息失真、沟通成本高的现象普遍存在；

数据化运营程度低： 日常的运维工作往往沉淀了大量的运维数据，但很少被充分挖掘利用。很多运维工作依然以人工触发为主，缺乏数据化触发手段；同时，传统大数据平台使用门槛过高，无法适合运维数据场景需求。

为保障业务系统运维有序、高效运转，LinkSLA制定这样一套服务方案。

构建全面的监控系统，感知业务系统

1、实现IT环境监控无盲点、全覆盖

2、兼容各类资源，统一告警展示

3、非监控列表中的品牌，可以通过低代码编程快速适配。

采用机器学习算法，提高运维效率

1、解决人工不能触达的系统状态，第一时间发现问题，解决隐患。

2、异常检测，基于历史数据，自动调整阈值。判断当前设备是否处于异常状态。降低规则配置的复杂度，减少误 ，降低干扰。

3、趋势预测，提前发现异常，通知用户尽早处理，提供更多排查缓冲期，规避故障事件。

MOC值守，闭环运维

1、以业务视角验证产品服务，提升用户体验。

2、设备问题、系统问题、安全事件由moc工程师远程值守。

3、工单查看，处理方案建议，闭环跟踪流程、协助问题解决。

快速部署，灵活购买

1、结合业务现有人员、流程，平台，详细咨询分析、整体规划等方案，只用了0.5天就完成了系统接入部署，并投入正式的运维，效率远超客户预期。

2、根据资产数量订购所需服务，可灵活调整套餐，资产越多，使用成本越低。

对比传统分散运维，一个问题的解决往往需要 络、IT、安全、应用等多个部门的配合，有时需要2-3天才能够解决。使用LinkSLA后，工单流转对应人员，运维效率提升了50%，通过AI主动预防故障率降低95%以上，大大推动企业数字化发展转型。