擁抱智慧，IT運維將有哪些變化？

Gartner資料顯示，2023年AIOps在中國市場滲透率只達到目標受眾的5%-20%。這一資料意味著仍有大量企業還未進行AIOps建設，未來AIOps市場前景廣闊。目前，已經開始應用AIOps的企業，智慧運維水平普遍還處於輔助智慧化運維階段，主要以系統輔助分析，幫助人工進行決策和操作為主。

隨著AI技術的加速落地，智慧運維也將循序漸進不斷升級，在質量、成本、效率、安全等維度持續完善，助推企業智慧化轉型。

在企業轉型焦慮期，普遍存在運維機制不完善、運維質量低和成本高等問題，LinkSLA智慧運維管家提供“新手保護”。在資料、故障風險管理、成本和效率等方面著重提升。

1、 高效的資料分析處理能力

平臺統一採集、分析處理業務執行過程中的多樣化運維資料，包括告警、指標、日誌、配置以及運維工單等類別，提升運維大資料的治理能力、最佳化資料質量，為進一步推進業務發展提供良好的資料依據。

2、 智慧監控與預警

透過實時監控和智慧分析，對實時資料進行異常檢測和問題預判，有效降低業務執行風險，提升系統可用性和穩定性。運維人員根據AI提示，團隊能夠提前發現潛在問題並採取相應的措施，有效避免或減少故障發生。

3、 更低的運維成本

面對自動巡檢和故障診斷這類常見的運維場景，可透過系統快速執行、判斷，大大降低對專業運維人員經驗技能的依賴，高效處理重複繁雜的日常工作，有效縮短故障排查時間並有效降低人力、技術成本。

4、 更高的自動化與智慧化效率

自動化處理更多傳統的運維任務，如自動巡檢、日誌分析、事件管理、故障診斷等。同時還具備智慧化的決策支援能力，為運維團隊提供實時的警報、推薦解決方案和執行修復操作等技術支援。

5、 更好地輔助業務發展

除了關注IT系統本身的效能和狀態，還能夠感知業務側的需求變化。使運維團隊能夠更好地應對業務需求並優先處理業務影響較大的問題，為業務的發展提供資料依據，輔助科學決策，更好地保障業務的連續性和穩定性。

案例解析

以平臺服務的福建某三甲醫院客戶為例，伴隨智慧醫院建設加速，資訊基礎建設不斷投入，應用及各類裝置、終端的數量出現爆發式增長，IT執行環境日趨複雜。醫院的資訊系統如HIS、LIS、CIS、RIS、PACS、EMR等資訊系統越來越多，各類系統越發複雜，系統間關聯性逐漸加深，機房管理、系統監控，以及資訊部門對內的執行維護工作面臨巨大挑戰。如何保障資訊系統的高可用、穩定與安全，已經成為醫院領導和資訊科負責人必須考慮和解決的首要問題。

醫院資訊化運維中存在科室複雜，應用場景多，終端工作量大，軟體系統相容需求強等諸多痛點，對於技術裝置的穩定性、連續性要求極高，在IT監控層主要面臨以下挑戰：

1、日益複雜的運維環境 ，運維物件資料急劇增長，相互關係複雜，核心業務系統建設並配套一定規模的網路，伺服器，動環等系統，但是造成廠商獨立監控，資料割裂，形成煙筒式的運維孤島。

2、難以掌握系統整體執行狀況。 裝置廠商監控工具僅對裝置狀態進行檢測，難以對核心業務系統進行全鏈路可用性監控分析。傳統資料中心和雲資料中心同時存在，難以形成高效閉環，統一的運維。

3、精準、快速排障的要求 ，保障業務的連續性，需要高效的故障排查和解決效率。依賴人工巡檢導致問題發現被動、滯後，無法保障業務的穩定連續執行，問題處理效率低，運維管理工作成效不顯著。

4、業務支撐系統日趨複雜 ，指標資料獲取難，且結構不一致，難以支撐智慧演算法落地。傳統系統架構向混合雲環境、微服務、容器架構轉型，進一步增加IT系統的複雜度，運維難度激增。

5、缺乏對資源的科學掌控 ，缺乏對伺服器CPU、記憶體等計算資源，磁碟空間、磁碟I/O等儲存資源的監控管理，對系統應用節點和資料的各項效能引數配置等資料把控不足，難以實現科學規劃擴容。

應用價值

以智慧驅動運維精細化管理，解決內部指標資料離散，統一管理指標及指標間的關係。關鍵指標資料視覺化展示，透過大屏反映系統健康度和可用性等。引入智慧演算法，如動態閾值，單指標異常檢測，告警降噪等，幫助運維提前發現風險隱患，快速定位故障根因，實現醫院運維降本增效的發展目標。

一體化管理

• 多院區跨地域網路集中管理，全網效能、流量實時監控。
• 覆蓋聯網裝置，無品牌型號限制。
• 大屏展示，實時可知系統健康狀況。

實時監控，提高風險管理

• 實時資料分析，監測、識別潛在安全威脅，提前預防，提高系統安全性。
• 快速定位故障，高效排查定位根因；快速恢復業務系統正常執行。
• 分析異常指標對資源影響，判斷各類故障優先順序，降低告警資訊處理難度，合理最佳化資源。

資料可視、提供業務支撐

• 全面的業務視覺化展示，呈現業務各個節點的實時執行狀態，節點可用性、負載等狀態。
• 展示系統健康度和可用性，幫助管理層最佳化業務系統，提高工作效率，幫助執行層發現系統中存在的問題，及時維護修復，保障系統穩定性和可用性。

最佳化資產管理

• 對資產生命週期管理，跟蹤、維護、統計分析，全流程閉環；
• 透過資料採集分析，預估資產健康狀況，驅動資產維護保養。