随着中国经济的快速发展，工商银行、农业银行、中国银行、建设银行等大型商业银行已经处于世界前列，支撑其IT系统运行的数据中心面临IT设施规模快速扩张、IT应用数量不断增多、运行压力越来越大等挑战。如何实现365天24小时的IT运维，保证IT系统活着，是银行数据中心运维极为关键的一环。

在由企业网D1Net主办的2018北京部委央企及大型企业CIO年会上，中国银行数据中心副总经理杨志国分享了对于数据中心运维的经验和见解。他提出，要建立数据中心可持续发展的一体化运维管理体系，加速向智能化、数字化转型。

“工商银行、建设银行、中国银行等国有银行的数据中心每天面对海量的交易量，像今年双十一我们的交易量高达7亿，每天有大量的IT设施和数据需要7＊24小时进行监控和管理。如何保证运维工作的有机统一，对外的不间断服务，是数据中心的重点。”

杨志国指出，国际上自动化程度非常高的数据中心，利用程序来解决问题的有效性非常高，假设监测到100种事件之后，无需人工干预而采用自动化解决的概率能达到60%。”

而要实现这一切，首要是打造以“监管控”为核心的一体化运维管理体系，包括一体化监控以及自动化管理，把监控的事件和流程打通，并进行数据统一呈现，展现各种报表。

向智能化运维转型

杨志国认为，一体化运维发展的终极形态是智能数字化运维模式，其特点是自动、开放、智能，人工干预少，高度自动化、精细化、精准化，通过大数据技术实现机器学习以提供智能分析决策，实现运维能力服务化。

“目前国内还没有能实现智能化运维模式的数据中心。大多数银行数据中心的运维能力不足，架构复杂、海量节点、多组件、跨平台，且自动化覆盖不足，靠人工满足不了运维需求。尤其是随着数据量的增大，运维的问题往往暴露得越来越多，运维场景割裂，事件监控有效性不够，人工决策效率低，突发性事件处理能力差等等。” 

依靠大数据和人工智能技术，则可以更有效地应对IT运维上的挑战，杨志国详细描绘了智能运维的场景：

在监控管理方面，传统运维是利用人工经验来设定监控阈值，而智能运维场景事机器通过历史监控数据规律的学习，自动生成更加准确的阈值或者通过异常模式识别去主动判断异常的发生。

在故障定位方面，不再需要运维人员翻阅大量的监控数据、事件日志，来定位一个问题。而是由机器根据系统中的网络、机房、程序上下游调用关系等，综合所有监控数据和采集日志来分析和定位。

在应急操作方面，传统由人工触发应急预案，编写应急手册和脚本，机器全面监测所有交易链路，分析交易量变化曲线，发现故障点，自动进行隔离、分流和限流。

杨志国最后总结道，IT运维解决了数据中心“活着”问题，怎么样“活得更好”，应从重点维“稳”走向经营业务价值，意味着IT管理要更加精细化、自动化、智能化、数字化、可视化。IT运营管理的架构也将在传统“监、管、控”的IT运维管理基础上发展和变化，以适应IT运营在体验、效率和效益方面的更多要求。他建议，数据中心要着力开展安全高效的运营管理体系建设，建立完善的风险管理体系，智能、数字化运维体系、服务管理体系、技术管理体系、性能质量控制体系，确保了信息系统安全稳定运行，有力支持快速业务发展。