智能运维在金融核心领域的应用
智能运维助力数据中心数字化转型
Application 魅智能运维助力数据中心数字化转型文II中国民生银行信息科技部毕永军张舒伟、[/■前，民生银行正围绕“民营企业的 3银行、数字金融的银行、一体经营 的银行、精细管理的银行”战略定位，全 力推动民生银行实现稳健可持续发展。
“数 字金融的银行”就是将金融科技提升到核 心战略层面，实施全方位数字化转型，打 造敏捷高效、体验极致的数字化智能银行。
民生银行构建了“薄前台、强中台、稳后台”的信息系统架构，以更加敏捷的 方式满足客户需求，支撑业务发展。
最近，基于分布式和微服务技术自主研发的分布 式核心成功投产，将银行账户体系和业务 系统迁移到分布式架构上，标志着民生银 行数字化转型进入了新阶段。
数据驱动运维提高数据中心智能 化水平业务的数字化转型呼唤数据中心的数字化转型，民生银行提出了“数据驱动 运维”战略，打造用数据感知、用数据决策、标准化执行的智能化数据中心。
“数据驱 动运维”战略围绕以下几个方面展开。
感知能力。
面向数据中心全领域，对 全部运维对象实现标准化管理，采集各个 维度的运行数据，应用数据孪生技术，将 运维对象映射到数字领域。
借助运维对象 之间天然存在的关联关系，构建出运维知 识图谱，并在此基础上，应用智能故障发 现算法，对数据中心整个运行组件实现全 感知。
决策能力。
提升决策能力首先要在“感知一切”的基础上实现“可视化一切”，将数据中心正在发生的问题以多渠道、多角度、多粒度的方式呈现给运维专家等决策者，借助专家经验进行人工决策。
同时，通过建设运维大数据平台和智能运维平台，分场景逐步替代人工决策，实现7x24小时不间断ft速决策。
执行能力。
为了快速恢复服务、降低故障恢复时间，高效可靠的执行能力同样重要。
通过对常见运维操作的抽象，实现场景标准化、流程标准化和动作标准化，固化到自动化运维系统中，供决策系统调用。
当匹配到典型场景时，还可以用一键处置的方式，提髙事件处置效率。
数据底座。
强化数据赋能，稳步提升运维智能化水平——长沙银行运维数据中台建设实践
74FINANCIAL COMPUTER OF CHINAIT PRACTICE近年来，随着各种新技术、新概念在金融领域的深化应用，银行信息系统的功能、规模和架构均发生了巨大变化，并对数据中心运维工作提出了新的挑战。
银行业机构纷纷探索建设综合性的运维数据中台，深化挖掘运维数据对提高运维效率的乘数作用，以进一步提高运维数字化、智能化水平。
顺应上述趋势，长沙银行在持续推动运维数据治理和应用的基础上，建立集多源数据一体汇聚、异构数据关联治理、全域数据资产管理、场景数据应用服务于一体的运维数据中台体系，实现了统一数据接入、统一数据管控、统一数据治理、统一数据服务等运维目标。
一、运维数据中台体系总体建设思路为更好释放运维数据价值，推动运维效率提升，长沙银行在全面整合各系统运行与管理过程数据的基础上，统筹制定了运维数据中台体系的建设目标与实施路径。
长沙银行运维数据中台体系总体架构如图1所示。
1.坚持规划先行规划先行的战略意义在于提前达成建设共识，进而强化数据赋能，稳步提升运维智能化水平摘 要：数字化转型背景下，长沙银行积极探索释放数据要素价值、提升生产效能的最佳实践路径，创新搭建运维数据中台体系，以运维数据驱动业务连续性水平稳步提升。
本文从总体规划、实施要点、典型场景等方面，详细介绍了长沙银行运维数据中台体系建设实践，以期为金融同业提供有价值的借鉴和参考。
关键词：数据资产；数据治理；场景赋能；智能运维长沙银行数据中心 刘志 李铭路 付强统一思路、统一资源、统一动作，即实际建设开始前，在顶层设计层面认真讨论组织推动、资源投入、能力建设、场景应用、机制配套等重点问题，同时从标准、设计、采集、清洗、应用等不同维度，制定全数据生命周期治理策略，并综合考虑前期方案制定、中期实施难点、后期复盘优化等三大环节。
2.着力夯实基础运维数据中台作为一种技术能力，其核心功能是以数据赋能运维场景，并同步构建“四个统一”的基础能力：在统一数据接入方面，通过建立标准化、模块化的多源异构数据接入体系，把海量、零散、有价值的多源数据一体汇聚，并支持对指标、日志数据进行实时读写，以及对资产配置数据进行非实时批量同步。
金融科技的关键技术分析
金融科技的关键技术分析金融科技，简称金科技，是指将新兴科技与金融业结合，创造出更高效、更智能的金融服务和产品。
随着科技的不断进步，金融科技在全球范围内的应用日益广泛。
本文将对金融科技的关键技术进行分析，探讨其对金融行业发展的重要性和影响。
一、大数据与人工智能作为金融科技领域的核心技术，大数据与人工智能在金融行业中发挥着重要作用。
金融机构可以通过大数据技术，收集、存储和分析大量的金融数据，从中获取有价值的信息，更准确地评估风险和机会。
与此同时，人工智能技术的应用使得金融服务更加个性化和智能化，满足不同客户的需求。
二、区块链技术区块链技术是一种分布式账本技术，可以实现去中心化和互信性质的全新打造。
在金融领域，区块链技术可以用于构建安全、透明的交易和结算系统，提高交易的速度和成本效益。
此外，区块链技术还可以应用于供应链金融、数字货币等方面，进一步推动金融业的创新和发展。
三、云计算与可视化技术云计算技术的出现极大地促进了金融科技的发展。
金融机构可以通过云计算技术，实现弹性扩容、资源共享以及快速部署等功能，降低了IT设备成本和运维成本。
另外，可视化技术的应用使金融数据更具可读性和直观性，提供了更好的决策依据，帮助金融机构更好地管理风险和资产。
四、移动支付与无现金化移动支付技术已经深刻改变了人们的支付习惯。
通过手机、平板等移动设备，用户可以随时随地进行支付。
此外，无现金化也成为金融科技发展的趋势。
无需现金的支付方式不仅提高了支付的便捷性，还降低了假钞和盗窃风险，全面提升了支付的安全性。
五、智能投顾和自动化交易智能投顾是指通过人工智能和算法模型为投资者提供个性化和全面的投资建议。
自动化交易则是利用计算机程序进行交易，提高了交易的速度和效率。
这些技术的应用，使得投资者能够更好地管理自己的投资组合，降低投资风险，进一步推动了金融市场的发展。
六、身份认证技术和数据安全金融领域对于身份认证和数据安全的要求非常高。
基于生物识别技术如指纹识别、面部识别等的身份认证方式，可以提高交易的安全性。
数字时代运维先行，智能运维标准应时而生
86FINANCIAL COMPUTER OF CHINAAIOPS数字化转型背景下，组织创新、技术创新、融合创新、跨界创新等快速缔造形成了新一轮发展趋势，众多企业纷纷借此来实现质量变革、效率变革与动力变革。
其间，数字技术在与企业业务深度融合的同时，也使得IT 运维难度不断增加，依靠人力堆积的传统运维方式已愈发难以满足全新的IT 运维要求，而引入更为先进的工具和手段，成为应对新时期诸多挑战的必然选择。
在此背景下，数据中心逐步从以制度和流程为主驱动的传统模式，快速向以数据与算法为主驱动的智能运维阶段迈进。
一、智能运维能力概述当前，由于缺乏统一标准和框架指导，智能运维的实践应用效果参差不齐，诸多疑问亟待解开。
为此，智能运维国家标准工作组（以下简称“工作组”）总结提出了智能运维领域的三大核心目标：一是解答什么是智能运维，即统一智能运维的定义；二是分析智能运维的能力水平，制定业界认可的智能运维能力评估框架；三是提炼成熟度评估模型，引导业界打造最佳实践。
结合上述目标，工作组本着“从实践中来，到实践中去”的工作宗旨，开启了智能运维系列国标研制工程，以期能数字时代运维先行，智能运维标准应时而生摘 要：作为人工智能在运维领域的创新应用，智能运维已成为现代化数据中心应对复杂技术架构、严苛运行要求等一系列挑战的必然选择。
顺应这一趋势，智能运维系列标准提供了一套全新的指导框架，本文重点解读了该系列标准的核心内容——以组织治理为引领、以场景实现为中心、以能力域构建为支撑所组成的智能运维能力框架。
关键词：智能运维；组织治理；能力域构建；场景实现智能运维国家标准工作组帮助同业深入了解智能运维的实现路径，厘清建设思路、明确建设方向、掌握建设方法。
总体而言，智能运维如今尚处于初级发展阶段，其标准研制工作需遵循“循序渐进、框架先行”的基本原则。
从概念上讲，“智能运维（Algorithmic IT Operations）”由Gartner 在2016年率先提出，意指基于算法的IT 运维。
浅谈人工智能运维管理(AIOps)及实践
浅谈人工智能运维管理（AIOps）及实践作者：金勇罗向军来源：《环球市场》2019年第15期摘要：概述随着人工智能技术对各行各业影响力的逐渐加深，企业IT运维管理也在其潜移默化下朝着更智能、更先进的方向进行着变革。
Gartner在2016年初发布的报告中，提出了基于大数据及算法（AlgorithmicITOperations）的IT运维概念。
仅仅六个月后，Gartner便将原有的AIOps概念更新为基于人工智能的IT运维（ArtificialIntelligenceforITOperations），正式吹响传统运维管理向智能化演进的号角。
论文基于Gartner给出了AIOps平台市场指南，阐述如何依照数据管理、智能算法、场景驱动这三要素进行实践研究。
关键词：AIOps;人工智能运维;场景驱动企业在生产运营中必须注重财务、技术、生产运营、市场营销、企业人力资源的监督和管理。
这也被并称为企业运营的五大职能。
上述职能既具有独立的特点，又相互联系。
五大职能之间的有效融合，能促使企业快速发展，实现经营目标。
近些年来，我国社会快速发展，现代运营管理的概念日益成熟，也得到了社会各界的认可和支持，并得到了广泛的推广和使用。
现代运营管理的相关概念最先是从传统的制造业兴起，经过多年的发展已经渗入了非制造业。
随着现代企业对IT信息技术的依赖性越来高，很多IT信息技术系统在许多企业都被用来提升企业运营能力和竞争力。
比如：ERP（企业资源管理计划系统），ITSM（T服务管理系统），AIOps（人工智能运维管理系统）、OA（办公自动化系统）、EIP（企业门户系统）、CRM（客户管理系统）等。
由此可见，IT信息技术也逐渐变成企业运营管理非常重要的手段。
所以由IT信息技术引起的企业管理模式及管理方法上的变革，也成为现在企业运营管理的重要研究内容之一。
其中AIOps的终极目标是：基于AI调度中枢管理，实现质量、成本、效率三者兼顾的无人值守运维管理，力争企业运营系统的综合收益最大化。
企业级人工智能平台的技术架构和应用场景
企业级人工智能平台的技术架构和应用场景随着人工智能技术的迅猛发展，越来越多的企业开始意识到人工智能对于业务发展的重要性。
企业级人工智能平台成为了企业在人工智能领域布局的重要手段。
本文将深入探讨企业级人工智能平台的技术架构和应用场景。
一、技术架构企业级人工智能平台通常由以下模块构成：1. 数据采集和存储模块数据是人工智能的基础，企业需要考虑如何收集、存储和管理数据。
数据采集和存储模块需要支持快速、高效的数据采集，同时需要保证数据的安全性和隐私性。
2. 数据预处理和清洗模块企业需要对采集来的数据进行预处理和清洗，以确保数据的质量。
数据预处理和清洗模块需要支持数据清洗、数据变换、数据集成等功能。
3. 数据分析和挖掘模块数据分析和挖掘模块是企业级人工智能平台的核心功能。
该模块需要支持多种数据分析和挖掘算法，比如深度学习、机器学习、关联分析等。
此外，该模块还需要支持大规模数据分析和挖掘。
4. 智能应用和服务模块最终的目标是将人工智能应用到企业的业务中，该模块需要支持多种智能应用和服务，比如图像识别、语音识别、机器翻译等。
5. 管理与运维模块管理与运维模块是企业级人工智能平台的重要组成部分，负责平台的日常运维和管理。
该模块需要支持平台的监控、报警、调度、备份等功能。
二、应用场景1. 金融领域在金融领域，人工智能可以用于风险控制、客户服务、投资决策等方面。
通过数据分析和挖掘，可以预测金融市场的变化趋势，帮助企业做出更加准确的决策。
同时，智能客服和虚拟金融顾问也将成为未来的趋势。
2. 制造业在制造业中，人工智能可以应用于设备维修和预测机器故障等方面。
通过大规模数据采集和分析，可以对设备进行预测性维护，提高设备利用率，减少生产成本。
3. 零售业在零售业中，人工智能可以应用于商品推荐、库存管理和客户服务等方面。
通过对客户行为进行分析和挖掘，可以推荐适合客户的商品。
此外，智能库存管理系统也可以大大提高库存效率。
4. 交通运输在交通运输领域，人工智能可以应用于交通管制、智能车辆和物流配送等方面。
基于人工智能的智能运维系统研究与开发
基于人工智能的智能运维系统研究与开发近年来，人工智能技术的发展已经渗透到许多经济领域，其中运维领域也逐渐应用到了人工智能技术。
智能运维系统作为一种为企业和用户提供高质量、高效率的服务的方式，是人工智能技术的一个重要应用。
本文将重点分析和讨论基于人工智能的智能运维系统的研究与开发。
第一部分：引言智能运维系统是什么？它是一种基于人工智能技术的，自动化运维的系统，能够在不影响业务的情况下，及时地发现并排除故障。
目前智能运维系统已经被广泛应用在互联网公司、金融机构、制造业等行业中。
随着智能运维系统在不同领域的成功应用，越来越多的企业开始关注智能运维系统的研究与开发。
第二部分：智能运维系统的应用智能运维系统能够应用于企业的各个方面，包括生产、销售、客服等，其中最主要的应用领域是互联网运维。
智能运维系统能够帮助企业快速地识别问题并解决问题，提高服务质量和效率。
接下来，我们来看看互联网公司运维部门的日常工作。
在传统的运维中，人们需要经过复杂的数据分析才能检测系统故障或网络问题，而智能运维系统可以自动化地分析数据信息，快速发现并解决问题，大大节省了时间和人力。
此外，在客户服务方面，智能运维系统也发挥了很大作用。
基于人工智能的智能运维系统可以自动分析用户的意见和反馈，并根据反馈结果做出改进，通过提升客户体验来提高业绩和口碑。
第三部分：智能运维系统的技术特点智能运维系统主要由四个模块组成：数据处理模块、数据挖掘模块、精细化调度模块和自动化管理模块。
首先，数据处理模块负责将数据采集、清洗、分析和存储。
数据采集包括网络流量、系统监控、日志文件等。
数据清洗包括噪声过滤和数据纠错。
数据分析包括数据聚合、分类统计、异常检测等。
数据存储需要使用高效、可靠、容错、扩展性好的技术，如分布式文件系统(HDFS)和NoSQL数据库 (MongoDB, HBase)。
其次，数据挖掘模块根据数据处理模块产生的数据进行数据挖掘。
数据挖掘包括分类、聚类、关联规则、异常检测等。
智慧运维解决方案
03 应用领域：智慧运维将在更多领域得到应 用，如金融、医疗、教育等。
04 发展趋势：智慧运维将向平台化、服务化 方向发展，提供更加全面的运维解决方案。
绿色建筑：通过智能控制， 实现建筑节能，降低环境 污染
环保监测：实时监测环境 质量，及时发现污染源， 降低环境风险
安全管理与风险防范
系统架构与设计
A 整体架构：分层设计， 模块化，可扩展
B
硬件设备：服务器、 网络设备、传感器等
C 软件系统：操作系统、 数据库、应用软件等
D 数据处理：数据采集、 清洗、分析、可视化等
02 制定应急预案，包括应急处置流程、应急资源配置等
03
定期进行应急演练，提高应急处置能力和协作能力
04
建立应急处置专家团队，提供专业指导和支持
05
加强应急处置技术研究，提高应急处置效率和效果
事后总结与改进
1
2
总结事故原因：分 析事故发生的原因，
找出问题所在
制定改进措施：根 据事故原因，制定 针对性的改进措施
3
培训与演练：加强 员工培训，提高应 急处理能力，定期
进行应急演练
4
优化应急预案：根 据事故处理情况， 优化应急预案，提
高应急处理效率
成功案例与经验分享
某大型数据中心的智能 化运维实践
某知名互联网公司的AI 运维平台建设经验
某传统制造业的智能工 厂建设案例
某政府机构的智慧城市 运维实践
某高校的智慧校园建设 案例
提高运维安全：通 过安全审计、风险 评估等技术，提高 运维安全，降低安 全风险。
智慧运维的发展趋势
云计算在银行领域的应用案例
云计算在银行领域的应用案例
以下是一个关于光大银行实践云原生技术在银行业应用的案例：
光大银行自2018年起展开云原生相关建设，以全栈云平台为核心技术，深化云原生技术在金融行业的应用，不断赋能金融业务数字化转型。
目前，全栈云已实现分布式微服务框架、云中间件、容器平台、DevOps等技术的PaaS化集成，支持横向扩展、秒级伸缩、智能运维，适配应用系统的快速开发与持续交付，为金融服务快速发展提供有效技术支撑。
此外，光大银行在实践云原生技术的同时，也发现了各种新型安全风险和潜在漏洞源，如编排风险、镜像风险、微服务风险、运行时风险、网络安全风险等。
因此，云原生业务韧性应运而生。
云原生业务韧性是将“云原生”技术融入传统的业务连续性和容灾领域，实现针对云原生业务的业务感知、业务保护和主动优化。
此案例说明了云原生技术可以推动金融业务的数字化转型，提高服务效率和安全性。
同时，也提醒我们在应用新技术时，需要充分考虑其可能带来的安全风险并采取相应的应对措施。
人工智能智能运维平台建设综合解决方案
应用场景二：电商行业
VS
智能运维平台在物流行业的应用可以提高物流效率和服务质量，降低运营成本和风险。
详细描述
智能运维平台通过自动化、智能化手段，对物流业务进行实时监控、预警、故障排查和修复，提高物流效率和服务质量。同时，通过数据分析，可以优化运输路线和仓储管理，降低运营成本和风险。在物流行业，智能运维平台还可以实现客户服务和客户关系管理，提高客户满意度和忠诚度。
安全性与可靠性的提升
随着业务对IT系统的依赖程度不断增加，未来的智能运维平台将会更加注重安全性与可靠性的提升，保障业务连续性。
智能化与自动化的融合
未来的智能运维平台将会更加注重智能化与自动化的融合，以实现更加高效、智能的运维管理。
云计算与边缘计算的结合
未来的智能运维平台将会更加注重云计算与边缘计算的结合，以实现更高效、更灵活的资源管理和调度。
范围和限制
02
智能运维平台概述
智能运维平台
是指基于人工智能和大数据技术，通过对IT基础设施的全面监控和预测性分析，实现自动化运维、优化资源配置、提升业务连续性和降低运营成本的综合解决方案。
特点
1）智能化：利用AI和机器学习技术进行自动化分析和预测；2）集成化：整合多平台、多工具和多技术；3）可视化：提供直观、实时的数据展示；4）可定制化：根据不同企业的需求进行定制化开发。
01
引言
随着企业业务的快速发展，IT系统规模日益庞大，传统运维方式已无法满足现代企业的需求，如故障发现不及时、处理效率低下等。
当前IT运维管理面临的问题
近年来，人工智能技术得到了快速发展，其强大的数据处理、预测分析和自动化能力为解决这些问题提供了新的解决绍
目的
通过建设基于人工智能技术的智能运维平台，实现对IT系统的实时监控、故障预测和自动化处理，提高运维效率和质量。
金融领域智慧运维现状与挑战
本栏目责任编辑：李雅琪电子商务与电子政务金融领域智慧运维现状与挑战李东昊（中国人民银行乌鲁木齐中心支行，新疆乌鲁木齐830002）摘要：为落实国家“十三五”信息化发展规划的要求，更好地满足业务部门需求，金融业信息化建设日益复杂，软硬件的数量与规模成倍增长，这给IT 运维人员带来了极大的困难。
以人工智能为代表的高新技术为IT 运维打开了新局面。
该文以IT 运维的发展历程为起点，分析了智慧运维在金融信息化建设存在的问题，并对未来发展提出了一些建议。
关键词:信息化建设;金融业;IT;智慧运维中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044(2021)08-0234-02开放科学（资源服务）标识码（OSID ）：Current Status and Challenges of Smart Operation and Maintenance in the Financial Field LI Dong-hao(Urumqi Central Sub-branch of The People ’s Bank of China,Urumqi 830002,China)Abstract ：In order to implement the requirements of the national 13th five year plan for information development and better meet the needs of business departments,the informatization construction of the financial industry has become increasingly complex,and the number and scale of software and hardware have increased exponentially,which has brought great opportunities to IT operation and maintenance personnel Difficulties.The new technology represented by artificial intelligence has opened a new horizon for IT operation and maintenance.Based on the development of IT operation and maintenance,this paper analyzes the problems of smart operation and maintenance in financial information construction,and puts forward some suggestions for future development.Key words ：information construction;financial industry;IT;smart operation and maintenance运维是指运维人员通过规划网络、系统资源，从软硬件两个方面使用系统监控、事件预警、业务调度、故障排查、安全维护及升级等手段保证信息系统处于安全稳定，业务处于高可用的状态。
企业数字化转型中的智能运维技术
企业数字化转型中的智能运维技术随着信息技术的不断发展，数字化已经成为企业经营的必备手段之一。
而在数字化转型的过程中，智能运维技术的应用不仅可以提高企业的生产效率和服务质量，还可以降低企业的成本和风险，让企业更加稳健和具有竞争力。
一、智能运维技术的基本概念和发展趋势所谓智能运维技术，就是通过人工智能、物联网、大数据等技术手段，对企业生产设备、软件系统等进行全面监测、分析、诊断和优化，从而实现预测性维护、故障自愈和智能化管理。
它的应用范围非常广泛，涵盖了生产制造、能源化工、医疗健康、金融服务等多个领域。
智能运维技术的发展趋势主要包括以下几个方面：一是加强数据的采集和处理，在数据分析和算法应用方面不断革新和突破；二是推广智能决策系统，通过模型优化和实验验证，不断精细化运维管理决策；三是深化智能化运维，运用机器学习、自然语言处理等人工智能技术，自动实现设备的管理和维护。
二、智能运维技术的应用范围和优势智能运维技术广泛应用于各类企业及设施的维护和管理过程中，它的优势主要体现在以下几个方面：1. 提升维护效率。
智能运维技术基于数据分析和算法模型的应用，可以对设施的运行状态进行实时监测，对设备的故障进行提前预警，减少停机时间，降低维护成本。
2. 增强安全性。
智能运维技术可以全面诊断设备状态，对安全隐患进行预警和修复，避免安全事故的发生，保障系统的可靠性和稳定性。
3. 优化维护决策。
在运维决策方面，智能化技术能够根据设备故障历史和运行数据，自动分析设备状态，建立运维风险评估模型，提供优化的维护方案，减轻人工决策的负担。
4. 集成多元化数据。
基于物联网和大数据技术手段，智能运维技术可以实现对企业各类设施设备的数据信息的统一管理和集成，方便企业高效运营和管理。
三、智能运维技术的实践案例智能运维技术在各个领域的应用已经不再是概念性的研究，而是在实践中，逐渐得到广泛的应用和验证。
以下几个企业在数字化转型中的智能运维技术创新的实践案例，值得我们借鉴和学习：1. 中车长春轨道客车有限公司通过自主研发的智能运维系统，实现了对地铁列车运行状况、设备参数以及乘客使用等数据的采集和分析，并建立了设备状态检测和预测模型。
加速智能运维体系建设，助推行业高质量发展——新华三集团副总裁、技术服务部总裁毕首文访谈
87Industry Observation2022 . 10 中国金融电脑加速智能运维体系建设，助推行业高质量发展本刊记者 郑清源数字化转型浪潮下，数据成为新的生产要素之一，金融机构对数据的重视程度和利用水平也随之快速提升，尤其是面对场景化、智能化等发展趋势，加强数据治理、深挖数据价值成为金融业共同面临的重要课题。
其中，作为集合了大量创新场景的“新技术高地”，智能运维体系建设也成为数据应用领域的最佳实践之一。
面向数字时代，为深入探讨智能运维体系的建设路径及未来前景，本刊记者采访了新华三集团副总裁、技术服务部总裁毕首文。
追求价值，自我革新，精准赋能“十四五”规划指出，支持有条件的大型企业打造一体化数字平台，全面整合企业内部信息系统，强化全流程数据贯通，加快全价值链业务协同，形成数据驱动的智能决策能力，提升企业整体运行效率和产业链上下游协同效率。
对此，作为深入开展数字化转型的第一梯队，金融机构正加速培育数据资产的“变现”能力，力求能更好地为业务赋能。
谈及上述趋势，毕首文指出，金融科技在发展过程中长期保持着“双轮驱动”的状态，其动力一方面来自科技迭代的发展潜力，另一方面来自业务创新的发展需求，目标则是为客户提供高质量金融服务，以及打造可持续的用户体验。
新华三基于深耕金融行业近30年的服务经验，致力于帮助金融机构打造一个全面、稳定、高效和灵活的服务管理体系，进而推动整个金融行业向前稳健创新发展。
毕首文表示，新华三深度参与智能运维国标的建设和推广，正是对国家战略的积极践行，比如携手金融机构打造数据化运营指标体系，是新华三基于智能运维——新华三集团副总裁、技术服务部总裁毕首文访谈新华三集团副总裁、技术服务部总裁 毕首文Copyright ©博看网. All Rights Reserved.INDUSTRY OBSERVATION国标框架的重要实践。
新华三根据国标中对于智能运维落地实践的指导框架——数据中心智能运维和数据化运营目标的指导和要求，致力于帮助金融机构建立可量化、可导向、可对比的技术运营指标数字化评价体系。
人工智能技术在智慧运维中的应用
人工智能技术在智慧运维中的应用智能运维是一种越来越流行的服务模式，它利用现代科技手段，通过数据分析、智能感知等技术手段，提升系统的可用性、可靠性、可维护性和安全性。
人工智能技术在智慧运维中的应用也越来越广泛。
本文将讨论人工智能技术在智慧运维中的应用现状、技术特点和发展趋势。
一、智慧运维的应用现状智慧运维技术是近年来在工业、交通、医疗、能源等各领域中广泛应用的一项技术。
它的出现并不是改变了现有传统的运维模式，而是在传统运维和管理模式基础上提出了一种新型的理念。
其核心思想是通过信息技术手段增强对设备、系统的监测和管理能力，提升系统运行的效率、安全和可靠性。
智能运维可以应用于各种类型的系统和设备，例如机器人、车辆、工业设备、智能家居等等。
它可以实时监测系统状态、预测故障、诊断问题、分析数据、定制方案、优化流程、改进设计以及提高效率。
这些都需要智能识别和处理大量的数据，人工智能技术为实现这一目标提供了大量的手段和方法。
二、人工智能技术在智慧运维中的技术特点人工智能技术是智慧运维的关键组成部分，它主要包括以下几个技术特点：1、自适应性智能运维技术要求系统具有针对性和自适应性，不断学习和适应新环境和新条件。
基于人工智能的预测和诊断方法，可以探测系统的隐患并及时进行反应和修正。
2、集成化智能运维需要集成各种运维数据和信息，包括历史数据、实时数据、传感器数据等等。
同时还需要考虑数据的安全性和隐私性。
3、高可靠性智能运维的系统需要考虑高可靠性和高速度，通过对现有数据建立模型，可以对运行状态进行预测和分析，实现故障诊断和预防。
4、人机交互智能运维也需要进行人机交互操作，将预测和分析等结果显现为可视化的界面，帮助人们更好地了解设备运行状况和遇到的问题，提供更加直观和有效的运维管理方式。
5、大数据处理智能运维技术需要处理大量复杂的数据，包括旧有的工艺流程、仪器设备的运行记录、使用情况以及故障状况等。
通过人工智能技术手段，可以更加科学和高效地进行数据处理和分析。
AI技术在智能化运维领域的应用指南
AI技术在智能化运维领域的应用指南一、引言智能化运维作为现代工业生产的核心要素之一，对于企业的正常运营和可持续发展至关重要。
随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，其在智能化运维领域的应用也日益广泛。
本文将探讨AI技术在智能化运维领域中的应用指南，为企业提供参考和借鉴。
二、AI技术在预测性维护中的应用1. 数据收集与分析AI技术可以通过传感器网络和物联网设备收集大量实时数据，并利用机器学习算法快速分析数据，识别潜在故障风险和异常情况。
2. 故障预测与提前干预基于历史数据和模型训练，AI技术可以准确预测设备可能出现的故障，并通过自动化系统实现提前干预，避免设备损坏和生产中断。
3. 优化调度AI技术可以根据数据分析结果优化设备调度计划，提高运营效率和资源利用率。
同时，AI技术还可以与其他系统集成，实现自动化工作流程和任务调度。
三、AI技术在故障诊断中的应用1. 图像识别与分析AI技术可以利用图像识别算法对设备的外观进行检测和分析，快速发现异常情况，并通过比对数据库中的故障信息和经验知识，准确诊断故障原因。
2. 语音识别与处理利用自然语言处理和语音识别技术，AI系统可以对用户报告的故障进行分析和理解，并给出相应的解决方案或建议。
3. 数据关联与模式匹配AI技术可以将大量历史数据进行关联分析和模式匹配，发现不同设备之间的相关性和共同特征，并从中提取有价值的信息，帮助工程师更好地判断故障产生的原因。
四、AI技术在智能优化中的应用1. 运营策略优化AI技术可以根据实时数据和运营目标，动态调整运营策略、制定最优生产计划并实施资源调配，在保证生产效率的同时降低成本。
2. 能耗管理与优化AI技术可以通过对能源系统的建模和优化算法的应用，实现能耗的监测、预测和节约，并帮助企业制定合理的能源管理政策。
3. 安全与风险预测AI技术可以结合生产过程中收集的数据，识别潜在安全隐患和风险，并提供相应的预防和应对措施，保证生产环境的安全可靠。
人工智能在运维领域的应用
人工智能在运维领域的应用随着信息技术的不断发展，人工智能技术已经成为了当今世界的热门话题。
在各个领域中，人工智能技术都有着广泛的应用，其中运维领域也不例外。
本文将从监控、预测、优化三个方面，探讨人工智能在运维领域的应用。
一、监控在运维领域中，监控是非常重要的一环。
通过对系统的监控，可以及时发现并解决问题，保证系统的稳定性和可靠性。
而人工智能技术可以帮助我们更加高效地进行监控。
首先，人工智能技术可以通过对历史数据的分析，建立模型，预测系统的运行状态。
这样，我们可以在系统出现问题之前，提前采取措施，避免问题的发生。
其次，人工智能技术可以通过对实时数据的分析，快速发现异常情况，并及时报警。
这样，我们可以在第一时间内处理问题，保证系统的稳定性。
二、预测除了监控，预测也是运维领域中非常重要的一环。
通过对系统的预测，可以提前发现问题，并采取措施，避免问题的发生。
而人工智能技术可以帮助我们更加准确地进行预测。
首先，人工智能技术可以通过对历史数据的分析，建立模型，预测系统未来的运行状态。
这样，我们可以提前发现问题，并采取措施，避免问题的发生。
其次，人工智能技术可以通过对实时数据的分析，快速发现异常情况，并预测未来可能出现的问题。
这样，我们可以提前采取措施，避免问题的发生。
三、优化除了监控和预测，优化也是运维领域中非常重要的一环。
通过对系统的优化，可以提高系统的性能和效率，降低系统的成本和风险。
而人工智能技术可以帮助我们更加智能地进行优化。
首先，人工智能技术可以通过对历史数据的分析，建立模型，优化系统的配置。
这样，我们可以提高系统的性能和效率，降低系统的成本和风险。
其次，人工智能技术可以通过对实时数据的分析，智能调整系统的配置。
这样，我们可以及时发现并解决问题，保证系统的稳定性和可靠性。
总之，人工智能技术在运维领域中有着广泛的应用。
通过对监控、预测、优化三个方面的应用，可以提高系统的稳定性和可靠性，降低系统的成本和风险，为企业的发展提供有力的支持。
智能运维在工业制造中的应用
智能运维在工业制造中的应用随着信息技术的飞速发展，智能制造的概念越来越成为人们关注的焦点。
在工业制造领域中，智能运维是智能制造的重要组成部分，它可以通过实时监测设备的工作状态、预测设备的维修周期、规划设备的养护计划等方式，保证设备的稳定运行和最大程度利用。
本文将介绍智能运维在工业制造中的应用现状和未来发展趋势。
一、智能运维的基本原理智能运维是运用信息技术实现设备全生命周期管理的一种新型维护机制。
它主要基于大数据、物联网、人工智能等先进技术，通过数据采集、数据分析和预测算法等手段，对设备的运行状态进行智能化监测和调度，实现自动化维修和设备性能优化。
智能运维的基本原理可以分为以下几个方面：1.数据采集：通过各类传感器采集设备的运行数据，包括温度、压力、振动、电压、电流等参数。
2.数据处理：将采集的原始数据进行清理、整合、分类、聚合等处理，形成有效的故障诊断和预警规则。
3.故障诊断：基于前期数据处理和建模，对设备的异常状态进行识别和判定，并作出相应的应急处理措施。
4.预测分析：基于历史数据和统计模型，进行设备老化、故障概率等预测计算，预防性地实施设备维护。
5.远程协助：基于云平台和远程通信技术，可以实现远程预警、远程操作、远程监控、远程维护等功能。
二、智能运维在工业制造中的应用现状智能运维在工业制造中的应用范围十分广泛，几乎覆盖了所有的设备类型和行业领域。
下面我们以机械制造行业为例，具体探讨智能运维在工业制造中的应用现状。
1.机床智能运维机床是机械制造装备中的重要设备之一，其稳定运行对全行业的生产效率和质量水平起着关键作用。
目前，很多机床制造商纷纷将智能运维应用到他们的产品中，通过机器自检、故障诊断、远程监控等方式，帮助用户及时发现设备故障和异常情况，预防性地进行维护和保养。
同时，机床智能运维系统还能够为用户提供实时监控和维修支持，提升用户的生产效率和竞争力。
2.机器人智能运维机器人在自动化制造中发挥了至关重要的作用，但是其高精度、高效率的运行需要大量的技术支持。
人工智能大数据的应用案例
人工智能大数据的应用案例人工智能大数据已然成为了科技行业的热门话题。
在当今的信息社会，数据已经成为了一种最具有价值的资源。
数据的利用方式范围广泛，人工智能大数据也被广泛应用于各领域，包括医疗、制造业、金融、零售业等众多领域。
本文将探讨人工智能大数据在几个领域的具体应用案例。
一. 医疗领域人工智能大数据在医疗领域的应用，早已开始进入了实用阶段。
举例来说，神经网络人工智能已经具备了与人类专业医生相当的诊断能力。
此外，在医学诊断中，人工智能技术还可以更准确地测量体内物质的浓度，提高医生在诊断过程中的判断准确率。
例如，医学图像智能化算法可以将不同的人体组织、细胞识别分析出来，减少误诊率。
医疗行业的人工智能大数据应用，可以缩短病人等待时间，且有助于医生提高医疗诊断准确率。
二. 制造业领域在制造业中，人工智能大数据的应用案例主要体现在工业设备的监测、运作以及设备管理和安排。
通过人工智能的技术手段，机器可以自主学习预测运转中的故障和危险，及时修复锁死机器或机器故障。
此外，通过大数据分析和提高数据质量，制造业公司可以制定更加精准的计划并提高生产效率。
例如，西门子就开发了一套自我学习的智能制造系统，让生产线自主化更高效。
三. 金融领域金融业是人工智能大数据应用最广的领域之一。
机器学习、深度学习等技术已经成为金融行业的主流工具，包括智能分析和数据建模，从事各种金融工作，如信用评级，投资组合优化，欺诈检测，以及风险计算分析等。
例如，Hedgeable公司已经成功地实现了一种基于人工智能的投资管理，通过自主分析全球金融市场并预测未来趋势，让投资者获得更高的回报。
四. 零售业领域人工智能大数据在零售业中的应用，主要涉及顾客个人化定制、个性化推荐和营销等方面。
例如，通过大数据分析，对顾客购买习惯和其他个人信息进行分析，再根据分析结果为顾客推荐个性化的商品。
此外，人工智能大数据还可以根据购物场景，判断商品的价格和运维成本，为零售店提供优化的推销和促销策略。
智能运维技术在能源领域中的应用
智能运维技术在能源领域中的应用智能运维技术在能源领域中的应用随着时代的发展，人们对于能源的需求量也越来越大，能源成为推动经济持续发展的核心动力。
然而随之而来的问题也日益加剧：发电设备老化导致的维护困难、异常事件监测不到位、水电站泄洪不及时等都成为了大家关注的焦点。
科技的进步为能源领域带来了很多的帮助，在工业领域中，智能运维技术的应用现状和未来发展趋势已经引起越来越多的关注。
智能运维技术也被引入到能源领域中，对于提高能源的管理和运行效率，具有非常重要的作用。
一、智能运维技术提高运维效率智能运维技术的应用可以提高能源设备的正常运转效率，以及减少设备运营过程中可能产生的损耗或故障等情况所带来的影响。
传统的运维通常是作为一项独立的工作而存在的，这种方式存在着一定的缺陷：一方面，现场工作人员的专业性无法达到完美的水平，另一方面，运维过程中可能会因为人为的因素或设备硬件的损坏导致运维质量的下降。
因此，介入了智能运维技术的设备管理更为完美，它可以提供有关设备运作状态的数据，让维修人员根据数据量判断设备的运作状态，在第一时间内判断设备是否处于正常工作状态，从而避免发生因无法及时进行维修或更新带来的不必要损失。
二、智能运维技术减少成本支出智能运维技术的应用可以减少成本支出。
在能源领域中，传统的运维技术需要大量的人力和物力来支撑日复一日的高强度工作。
而运用智能运维技术，则可以省去很多的人力、物力和时间投入，这可以有效地减少企业的成本支出，从而减少不必要的财务负担。
如在智能供热中，智能化的美味供拓管理平台可以监测室外气温、室内温度、出水温度等数据，并可及时生成相应的数据报告，从而实时地掌握供热系统运行的状态，提供服务升级，提高运行安全性，降低企业成本。
三、智能运维技术为能源转型升级提供技术支撑智能运维技术的应用可以大大提高能源的安全性和可靠性，同时，也为能源转型升级提供了有力的技术支撑。
在繁荣的未来中，智能化的能源技术将成为新型能源技术的大势所趋。
金融服务行业智能化客户服务体验方案
金融服务行业智能化客户服务体验方案第1章引言 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 目标与范围 (4)第2章金融服务行业现状分析 (4)2.1 客户服务现状 (4)2.2 智能化技术应用现状 (5)2.3 存在问题与挑战 (5)第3章智能化客户服务理念与框架 (5)3.1 智能化客户服务理念 (5)3.1.1 客户服务背景 (5)3.1.2 智能化客户服务定义 (6)3.1.3 智能化客户服务核心价值 (6)3.2 智能化客户服务框架 (6)3.2.1 技术支撑 (6)3.2.2 系统架构 (6)3.2.3 关键模块 (7)3.2.4 运营管理 (7)第4章：客户需求挖掘与分析 (7)4.1 数据采集与预处理 (7)4.2 客户需求挖掘方法 (7)4.3 客户需求分析 (8)第5章智能化客户服务关键技术 (8)5.1 人工智能技术 (8)5.1.1 智能客服 (8)5.1.2 智能推荐系统 (9)5.1.3 智能风控 (9)5.2 大数据技术 (9)5.2.1 客户画像 (9)5.2.2 数据挖掘与分析 (9)5.2.3 风险管理 (9)5.3 云计算技术 (9)5.3.1 金融云服务 (9)5.3.2 数据共享与协同 (9)5.3.3 业务连续性与灾备 (9)5.4 区块链技术 (10)5.4.1 数字货币与支付 (10)5.4.2 跨境支付与清算 (10)5.4.3 金融合约与智能合约 (10)第6章智能化客户服务场景设计 (10)6.1 客户服务场景分类 (10)6.1.1 咨询服务场景 (10)6.1.3 投诉与建议场景 (10)6.1.4 消息推送场景 (10)6.2 智能化客户服务场景设计方法 (10)6.2.1 数据驱动的客户画像构建 (10)6.2.2 人工智能技术应用 (11)6.2.3 智能化场景设计原则 (11)6.3 案例分析 (11)6.3.1 某银行智能客服系统 (11)6.3.2 某证券公司智能投顾平台 (11)6.3.3 某保险公司智能化理赔系统 (11)第7章智能化客户服务系统构建 (11)7.1 系统架构设计 (11)7.1.1 数据层 (12)7.1.2 服务层 (12)7.1.3 接口层 (12)7.1.4 展现层 (12)7.2 功能模块设计 (12)7.2.1 智能客服模块 (12)7.2.2 客户画像模块 (12)7.2.3 个性化推荐模块 (12)7.2.4 风险预警模块 (12)7.3 技术选型与集成 (13)7.3.1 数据存储技术 (13)7.3.2 计算引擎 (13)7.3.3 自然语言处理技术 (13)7.3.4 机器学习框架 (13)7.3.5 容器技术 (13)7.3.6 分布式消息队列 (13)第8章：智能化客户服务运营与优化 (13)8.1 运营策略制定 (13)8.1.1 客户需求分析 (13)8.1.2 运营目标设定 (13)8.1.3 服务渠道整合 (13)8.1.4 服务内容创新 (14)8.1.5 运营团队建设 (14)8.2 服务流程优化 (14)8.2.1 服务流程标准化 (14)8.2.2 智能化服务场景设计 (14)8.2.3 服务节点监控 (14)8.2.4 风险控制与合规性检查 (14)8.2.5 持续优化与改进 (14)8.3 效果评估与调整 (14)8.3.1 评估指标体系构建 (14)8.3.3 定期评估与反馈 (14)8.3.4 优化策略调整 (14)8.3.5 持续关注行业动态 (15)第9章：风险管理与合规性 (15)9.1 智能化客户服务风险识别 (15)9.1.1 数据泄露风险 (15)9.1.2 技术风险 (15)9.1.3 操作风险 (15)9.1.4 法律合规风险 (15)9.2 风险防范与控制措施 (15)9.2.1 数据保护 (15)9.2.2 技术保障 (15)9.2.3 操作规范 (15)9.2.4 风险监测与评估 (15)9.3 合规性要求与实施 (15)9.3.1 法律法规遵循 (16)9.3.2 内部合规管理 (16)9.3.3 合规培训与宣传 (16)9.3.4 定期合规检查 (16)第10章未来发展趋势与展望 (16)10.1 智能化客户服务发展趋势 (16)10.2 创新技术应用探讨 (16)10.3 金融服务行业智能化发展展望 (17)第1章引言1.1 背景与意义信息技术的飞速发展，智能化技术已深入到金融行业的各个领域。
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金 运维大数据：交行/中行
融 行
智能巡检：阳光保险/上海银行
业 容量评估：太平洋保险/招行
技 Splunk：大数据搜索与可视化 术 华 为 ：FusionInsight IBM 厂 ：实时大数据分析驱动 商 京东/IBM/国自：巡检机器人
核心技术组成
• 大脑：智能运维算法。它利用人工智能算法，根 据具体的运维场景、业务规则或专家经验等，对 运维事件进行分析、定位，并作出决策
运维效率 系统可用性 系统可靠性
手工运维
自动化运维
智能运维
受限于人为因素，运维效率较低 部分操作自动化后，运维效率较高
自动分析处理事件，将多种自动化工具实现联动， 运维效率高
手工运维时处理异常效率低，系 得益于自动化工具，异常处理与恢复 采用智能分析、预警、决策等手段，异常处理效率
统可用性相对较低
速度较快，系统可用性相对较高
01 背景介绍 2. 智能运维研究
3. 智能运维应用实践 4. 智能运维实施路径
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智能运维 （Artificial Intelligence for IT Operations, AIOps）
■ 运维
是技术类运营维护人员根据业务需求来规划信息、网络、服务，通过系统监控、事 件预警、安全维护、业务调度、排障升级等手段，使服务处于长期稳定、安全可用 的状态。
智能运维在金融核心领域的应用
技术创新，变革未来
01 背景介绍
2. 智能运维研究 3. 智能运维应用实践 4. 智能运维实施路径
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架构特色
运维三大挑战
安全运行
• 专有、封闭、集中->国产、开放、分布式 • 单数据中心->多数据中心
人力紧缺
• 系统管理：人管机器 • 值班运行：人盯系统
远场运维
智能运维 （Artificial Intelligence for IT Operations, AIOps）
■ 运维
是技术类运营维护人员根据业务需求来规划信息、网络、服务，通过系统监控、事 件预警、安全维护、业务调度、排障升级等手段，使服务处于长期稳定、安全可用 的状态。
智能运维
■ 运维
是技术类运营维护人员根据业务需求来规划信息、网络、服务，通过系统监控、事 件预警、安全维护、业务调度、排障升级等手段，使服务处于长期稳定、安全可用 的状态。
• 利用脚本和程序 完成重复性、大 规模、批量化的 工作
• 特点：减少人力 成本、提高运维 效率
3.0 智能运维
• 通过人工智能算法 自动从海量数据中 学习总结规则，模 拟人类作出决策
• 特点：由人工智能 替代人类做决策
优缺点对比
智能运维将人工智能科技融入运维系统，增强了传统运维能力，能有效运维大 规模复杂系统，减轻人的负担。
• 值班操作繁琐重复、夜班值守压力增大 • 数据中心地点偏僻、远程运维需求迫切
智能运维关键问题
基础 研究
定义、特点、优势劣势、 产学研现状、关键技术
提出下一步实 施方针与路径
实施 策略
智能 运维
战略 目标
引入智能运维所 应达到的目标
技术 架构
所处位置、系统架构、功能组件
应用 场景
结合战略目标，寻找合适场景
高，甚至可规避异常，系统可用性高
手工运维时系统的可靠性较低
将重复性操作实现为自动化工具，采 结合自动化工具，并采用多种策略使用工具，高可
用自动化运维时系统可靠性较高
靠性
学习成本
需掌握多个系统的运维知识和操 需对自动化工具有一定掌握，学习难 故障分析、预警及异常处理可由智能运维自动实现，
作指令，学习难度高、成本高 度较高、成本较高
Mysql ETL Spark sql
数据组织存储
Storm/ Spark Streaming
flume/sqoop /JDBC
数据准实时获取、数据 直接访问
数据中心数据源
指标预警、报警聚合 异常定位、故障自我修复
BI展现
数据计算层 数据存储层
数据接口
离线计算
输
输
入
出
机器学习算法 分析结果文件
Hive
Redis
数据采集层
分布式存储 层
（Hadoop）
日志收集及处理 （flume）
非结构化数据源
各系统日志Logs
HDFS
实时计算分析
数据流
事件驱动
数据挖掘
统计分析 应用平台
监控数据
设备监控数据 系统监控数据 数据库监控数据 中间件监控数据 应用监控数据 安全监控数据 动环监控数据 环境监控数据 统一告警时间
日志数据
系统日志 应用日志 网络日志 设备日志 安全日志
配置信息
CMDB 变更管理
运维大数据平台
数据展示层
搜索引擎可视化 Elasticsearch
智能运维分析 Kibana
• 眼睛：运维大数据平台。 它能采集、处理、存储、 展示各种运维数据，感 知与洞察技术系统
运维大 数据平
台
智能运 维算法
自动化运 维工具
• 手：自动化运维工具。 它基于确定逻辑的运维 工具，对技术系统实施 诸如运行控制、监控、 上线等系列处理操作
运维大数据平台
运维数据是在日常技术系统运行维护过程中产生的数据，用以表述当前系统的 状态、事件、异常等信息，一般可分为动态数据和静态数据两类
学习难度与成本低
建设与使用成本
建设运维的工具成本低，可采用
系统自带的运维命令。但对复杂 系统的运维需投入大量的人力，
建设自动化运维的成本较高，投入运 维的人力成本则相对较低
智能运维的建设成本较高，投入运维的人力成本低
人力成本高
应用范围
运维基础手段，应用广泛，但不 适用于分布式、大规模系统运维
在互联网企业、金融行业得到广泛应 用，适用于集群系统、服务器数量一 般的分布式系统运维
新技术，目前有部分金融企业、互联网企业开展研 究与实践，适用于大规模分布式系统运维
创新触发期 期望膨胀期 冷静期
启蒙复苏期
稳定成熟期
产学研现状
科 卡内基梅隆：Netflix合作
研 机
清华大学：交行/阿里/IBM
构 南京大学：360/腾讯
互 阿里云：智能故障管理平台 联 ：单机房故障自愈系统 网 腾讯：哈勃大数据平台、织云智能监
智能运维
ห้องสมุดไป่ตู้■ 运维
是技术类运营维护人员根据业务需求来规划信息、网络、服务，通过系统监控、事件预 警、安全维护、业务调度、排障升级等手段，使服务处于长期稳定、安全可用的状态。
1.0 手工运维
• 人工监控、人工 决策、手工实施
• 特点：运维人员 手工完成，低效； 成本随系统规模 增加而线性增长
2.0 自动化运维