國家“十四五”規(guī)劃中25次提及“數(shù)字化”，在移動互聯(lián)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等數(shù)據(jù)技術的推動下，銀行的IT技術架構從傳統(tǒng)的“IOE架構”走向分布式開放架構。其運維管理模式由傳統(tǒng)ITIL指導向“ITIL+DevOps并舉”演化，運維管理工具也將從ITOM、ITOA到AIOps發(fā)生顛覆性變革。
1月7日，由深港澳科技聯(lián)盟和廣東省CIO協(xié)會聯(lián)合舉辦的2022年廣東農信、農商行系統(tǒng)智能化運維專題閉門會在廣州舉辦。會上，嘉為藍鯨解決方案總監(jiān)曾嘉成發(fā)表《構建銀行自主可控的智能研運體系》主題演講，演講回顧如下：
01. 農信農商體系數(shù)字化轉型挑戰(zhàn)
1、智能化運維運營是數(shù)字化題中應有之義
新一代信息技術是數(shù)字化轉型的驅動力，數(shù)據(jù)以及圍繞著數(shù)據(jù)的運作系統(tǒng)是數(shù)字化轉型的基礎，企業(yè)經(jīng)營智能化、精準化、智能化則是數(shù)字化轉型的途徑。在新一代信息技術的發(fā)展下，銀行業(yè)務面臨客戶市場期望變化、銀行數(shù)字化轉型、多方監(jiān)管趨嚴、互聯(lián)網(wǎng)金融競爭、新技術成熟等一系列挑戰(zhàn)，業(yè)務隨之變遷，也對IT運維提出新要求。
2、穩(wěn)敏業(yè)務并舉
業(yè)務的變遷，促使IT架構即應用架構、資源更替和運維模式的轉變，從而推動研發(fā)運營模式從傳統(tǒng)向敏捷化、智能化轉變。業(yè)務變遷包括：
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規(guī)模導向→結構、效率、質量導向：資產(chǎn)規(guī)模對農信農商銀行業(yè)績的貢獻度正在降低，結構、效率、質量因素驅動銀行新一輪業(yè)績增長
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擴大業(yè)務模式與范圍→進入相對陌生、急速迭代互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務領域：互聯(lián)網(wǎng)金融新模式、ToC服務方式，驅動銀行紛紛拓展互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務
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低頻業(yè)態(tài)→高頻業(yè)態(tài)：提升服務質量，并根據(jù)客戶需求迅速開發(fā)迭代新產(chǎn)品
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以產(chǎn)品為中心→以客戶為中心：銀行只有在客戶需要的地方出現(xiàn)，主動挖掘、洞察客戶需求，精準服務
3、技術治理需要升級
隨著IT資源與技術發(fā)展成熟，各類運維技術和研發(fā)方式不斷被推出，對研發(fā)和運維管理者的判斷力提高了更高的要求。這里面包括：
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各類研發(fā)和運維的技術，例如AIOps、DataOps、APM、RPA、運維中臺、低代碼、運維開發(fā)平臺、DevOps等
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研發(fā)和運維管理模式，例如敏捷管理，精益管理，SRE運維，互聯(lián)網(wǎng)技術運營方式等
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研發(fā)和運維組織的模式，例如是繼續(xù)保持傳統(tǒng)的職能條線研發(fā)運維模式，還是轉型和構建新型的研發(fā)運維管理模式
以上種種，都是在技術不斷推陳出新的情況下，研發(fā)和運維管理者和運維團隊需要考慮的挑戰(zhàn)。
4、IT運維治理體系挑戰(zhàn)
運維與研發(fā)相互提出什么要求，運維又該如何助力提升運營效率質量？農信農商行的IT運維治理體系挑戰(zhàn)分為技術與工具、管理與流程、組織與三個方面，具體如下：
因此，為了應對以上四個維度的挑戰(zhàn)，跟上數(shù)字化時代步伐，農信農商行IT業(yè)務“研運”體系需要全面轉型與提升，打造以業(yè)務系統(tǒng)的保障、運營價值為導向的智能化敏捷研運體系。
02. 構建自主可控的智能研運體系
1、IT運維服務管理體系趨勢內在分析
主要分兩個方面：
① 運維主導 → 研發(fā)主導
在云原生體系的演進和IT軟件研發(fā)、交付、運營的實踐下，長期來看，大中型組織將由研發(fā)團隊主導，以DevOps解決方案來實現(xiàn)研運一體化的IT運營管理，由運維主導轉向研發(fā)主導。
② 自動化 → 智能化
當前運維管理解決方案以流程化（ITSM）+ 自動化（ITOM）為中心，來保障業(yè)務連續(xù)性和可用性。長期來看，將以智能化（AIOps）解決方案為目標，持續(xù)地在運維管理領域實現(xiàn)降本增效。
2、銀行IT研發(fā)運維管理體系
銀行業(yè)IT研發(fā)運維管理體系主要分為四個階段，每個階段的特征可從操作、流程、數(shù)據(jù)、度量分析四個方面判斷：
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標準化運維、獨立化研發(fā)（1.0）：實現(xiàn)任務自動化、管控式流程、數(shù)據(jù)離散、基礎度量。
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自動化運維、研發(fā)運維局部協(xié)作（2.0）：實現(xiàn)局部場景自動化、自動化流程編排、數(shù)據(jù)集成與積累、局部關鍵點度量。從1.0階段轉變到2.0階段，需要通過自動化運維平臺自建流水線研發(fā)場景，構建初級運維流程。
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中臺化研運、研發(fā)運維一體化（3.0）：實現(xiàn)端到端自動化、敏捷化流程、數(shù)據(jù)多維融合、全局化度量管控。2.0階段到3.0階段，需要通過研發(fā)運維PaaS，構建端到端的自動化，促進研運數(shù)據(jù)融合，建設研運度量體系。
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智能化研運、研發(fā)運營一體化（4.0）：實現(xiàn)智能自動化、智能化流程、智能分析建議、智能反饋改進。3.0階段到4.0階段，需要建設MLops實現(xiàn)智能機器學習，由自動化向AIOps轉變，并基于度量體系實現(xiàn)運維智能改進，基于融合數(shù)據(jù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)智能分析。
3、新一代IT治理中臺架構
銀行界翹首以盼的新一代IT治理中臺架構，是能夠實現(xiàn)能力、組織和流程整合的“自生長”體系，讓研發(fā)專注業(yè)務代碼、運維專注業(yè)務服務、運營專注運營改善，各部門得以各司其職，快速實現(xiàn)需求、上線交付、持續(xù)運維、技術化運營全過程。
4、農信農商行的智能化研運中臺藍圖
農信農商行的智能研運體系中臺，是基于中臺技術架構，打通需求-開發(fā)-交付-運維-運營的全流程閉環(huán)所構建，并通過組織、流程、工具的無縫緊密聯(lián)動，提高了銀行IT治理上研發(fā)效能、運維效率和運營價值，能夠持續(xù)助力市場競爭與應變。
研發(fā)運維運營中臺能力架構核心在于：能力沉淀、場景覆蓋、視圖呈現(xiàn)，持續(xù)納管IT技術設施并優(yōu)化業(yè)務研發(fā)、運維、運營過程，集成已有能力，整體保持中臺架構。
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智能研運能力層：將IT設施管控接入，集合已有能力，構建項目管理、敏捷協(xié)同、統(tǒng)一監(jiān)控、AIOps等新能力。
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智能研運場景層：通過API Gateway和開發(fā)者中心將能力組裝接入，能夠實現(xiàn)各大研運場景，包括需求場景、開發(fā)場景、測試場景、AIOps場景等。
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智能研運視圖層：將場景分成研發(fā)效能場景、運維服務場景、運營分析場景進行視圖場景展現(xiàn)，提升業(yè)務應用生態(tài)效能。
① 自主可控的研運中臺
應需求快速響應迭代、能力/數(shù)據(jù)一體化戰(zhàn)略、TCO總擁有成本優(yōu)化和國產(chǎn)信創(chuàng)安全管控四大要求，結束“黑匣子”被動管控的舊有模式，建設研運一體自主可控中臺。具體實現(xiàn)如下圖：
② 智能化研運中臺體系
嘉為藍鯨AIOps解決方案以數(shù)據(jù)和模型為核心，構建面向業(yè)務的智能化運維體系。務必基于數(shù)據(jù)驅動，基于日志數(shù)據(jù)、指標數(shù)據(jù)、事件數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)驅動，優(yōu)先集成賦能在平臺管控能力上，再通過API網(wǎng)關接入異常檢測、指標預測分析、根因分析等實際應用場景，而非空中樓閣憑空設想新場景。
通過智能化敏捷研運中臺建設實踐落地，徹底打通研運管理、研運工具、研運組織的連接，在研發(fā)運維管理和工具間構建起敏捷循環(huán)。不僅如此，智能研運中臺為構建研發(fā)運維運營之間的工具鏈條循環(huán)、數(shù)據(jù)鏈條循環(huán)、服務與能力鏈條循環(huán)，奠定深厚基礎，為實現(xiàn)真正意義上的端到端的完成持續(xù)交付做好充分準備。
03. 智能研運體系典型價值場景
銀行可通過構建DevOps和ITOM/ITOA的全鏈管控，實現(xiàn)過程、質量、安全的多維數(shù)字化轉型。
基于DevOps理念構建的標準化交付流水線，內置代碼檢查、功能測試、質量自動化審核等功能，全方位提升研發(fā)交付質量，同時對交付過程中產(chǎn)出的代碼、測試用例、制品、報告等資產(chǎn)進行統(tǒng)一管理。
農信農商行還需要通過構建ITOM和ITSM敏捷化服務管理場景，實現(xiàn)數(shù)據(jù)融合度量，切實保障農商業(yè)務高可用性高連續(xù)性，以及可通過日常自動化運維場景及成熟度模型，判斷銀行所在的成熟度級別。
同時嘉為藍鯨分享了AIOps智能化場景能力成熟度模型，分別從質量保障、效率提升、成本管理三大領域維度進行設計，每一類領域分別從五個等級逐步：
常見場景比如：用戶體驗管理、資源池容量預測、業(yè)務資源容量預測、異常故障自愈類、日志聚類分析、智能調參等等。
嘉為藍鯨研運一體化平臺還能實現(xiàn)可觀測、可視化、數(shù)字化的呈現(xiàn)分析，比如領導駕駛艙、業(yè)務運行態(tài)勢感知、客戶體驗監(jiān)控、研發(fā)過程盯盤、機房動環(huán)監(jiān)控和運營報表中心/日周月報等。
04. 智能化敏捷化研運體系對農商業(yè)務發(fā)展的長遠意義
① 響應數(shù)字化時代號召，實現(xiàn)運維模式的數(shù)字化轉型
金融業(yè)數(shù)字化轉型是大勢所趨，并不只有業(yè)務與開發(fā)團隊需要進行轉型，運維團隊也要緊跟時代步伐，進行全方位數(shù)字化轉型，持續(xù)保持領先地位。
② 對接業(yè)務與DevOps，實現(xiàn)端到端的持續(xù)交付
隨著DevOp理論和工具的成熟，業(yè)務開發(fā)團隊正在進行從管理到工具鏈的全方位敏捷轉型，研發(fā)運維并沒有真正意義上一體化，需要通過技術、管理、組織等多方面建設，迎頭趕上。
③ 實現(xiàn)更加敏捷、優(yōu)質、高效的業(yè)務系統(tǒng)迭代、保障與運營
以客戶和業(yè)務為中心的敏捷組織，通過同一平臺支撐的敏捷ITSM管理實踐為中心，充分融合ITSM+ITOM的研發(fā)運維工具體系，能夠實現(xiàn)更加敏捷高效的業(yè)務系統(tǒng)迭代、保障和運營。
④ 為邁向智能化做好全方位的準備
智能化的前提是全方位的端到端自動化，以及研發(fā)運維管理的敏捷化、線上化和結構化；打造敏捷化研運體系有利于做好智能化前夜的全部準備，隨時迎接智能化驅動時代到來。
