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

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IT 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。

在统一数据管控方面，通过对运维工具、资源、流程、管理、服务等数据进行整合梳理，从运营和技术视角梳理运维对象关联关系，从静态、动态两个维度进行关联映射，实现对数据资产的全方位管控，确保运维数据来源的准确性和及时性。

在统一数据治理方面，通过对运维全域数据进行归
——长沙银行运维数据中台建设实践
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持从元数据和数据模型两个维度分别管理。

其中，元数据管理包括对元数据进行增、删、改、查，以及开展版本记录、统计分析和元模型管理等工作；数据模型管理旨在对数据源之间的映射关系进行关联分析，宏观展示调用链路，并结合数据标准化建设，确保数据的完整性、一致性、有效性。

在统一数据服务方面，通过打造标签数据体系和开展数据可视化建设，对外提供统一的数据接入、数据查询、数据分析服务，同时建立运维数据运营服务体系，让高价值运维数据共享流通，进而实现数据“越用越丰富、越用越标准、越用越智能”的发展目标。

3.深化场景赋能
围绕赋能实际场景这一最终目标，运维数据中台深度融合“以用户为核心”的建设理念，在项目开始即结合运维实践明确具体场景，如故障诊断、故障预测、运维资产查询、运维资产可视化、网络链路调用等，坚持“以场景为导向”，逐步开展运维数据中台建设、运维数据
数据中心的运维质效与业务连续性保障水平。

4.持续健全机制
运维数据中台建设是一个长期的系统性工程，需根据数据应用趋势、新技术迭代等不断更新，且无论是平台能力建设还是运营体系建设，都需要逐年逐步完善。

鉴于此，数据中心同步建立了整套的建设和运营机制，以确保运维数据中台可持续高效赋能业务发展。

同时，通过案例交流、平台宣讲，帮助运维人员更好地认识数据、使用数据，不断沉淀知识资产，持续打造“工具驱动高效运维、数据驱动科学决策”的意识和氛围。

二、运维数据中台实施要点与典型场景
1.实施要点
一是同时抓好平台建设与运营。

在运维数据中台建设初期，一个常见误区是侧重平台能力、新技术集成应用，而忽略对传统现有工具的融合与运营，从而导致应用效果大打折扣。

为避免此类问题发生，长沙银行在实
管理分析加工对象体系告警控制视图分享维
数据中台
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际建设过程中始终坚持“两手抓”，既注重新运维中台与旧有平台工具的融合应用，在平台工具侧形成合力；也高度注重产品运营，即通过在平台建设前期与使用者达成共识，在建设过程中形成用户依赖，并在平台建成后听取用户意见进行督办改进等，着力推动运维数据中台实现良性发展。

二是攻克运维数据孤岛难题。

目前，长沙银行已建成多云多芯全栈云原生平台底座，并建立了传统架构与云化架构融合的立体多维度监控体系。

然而，由于海量运维数据在格式、存储介质、来源等方面各有不同，不仅导致数据无法直接使用，也难以界定数据之间的关联关系，更是无法支撑运维业务决策。

对此，长沙银行选择建立覆盖采集、接入、存储、治理、计算、分析和应用的全流程数据管理体系，通过在原始数据采集和运维资产应用之间建立联系，力求做到数据“越用越多、越用越活”。

2.典型场景
近年来，长沙银行扎实推进运维数据中台建设，以数据驱动智能运维转型升级，并从实际需求出发，面向价值创造，营造了全流程数据运维生态；同时，通过不断夯实基础能力，建立了统一的数据采集、存储、分析和展示平台，实现对应用与资源之间依赖关系的动态发现和高效管理，着力打造对多维度数据的关联分析能力，支持开展场景化的全链路应用分析，并由此形成了集观测、分析、处置于一体的全流程智能运维能力。

一是实现应用系统全视角展示。

运维数据中台可展示应用健康度、运行状况、资产关联等运维全领域场景，提供系统运行质量、效率和安全的全流程评估量化指标，帮助运维人员全面了解应用情况。

二是实现运维故障智能分析。

运维数据中台以业务系统为核心，全面整合了业务层、应用层、系统层、网络层的关联告警状态，并基于各类运维资产对象的告警、指标和日志数据，实现了故障的发现、诊断、定位等。

三是实现资源容量分析。

运维数据中台通过纳管云上、云下基础软硬件资源和应用系统运行状态指标，通过提供“以应用为视角”的容量数据报表，可结合机器学习技术提前预测容量变化趋势，进而辅助运维人员及时做好预防性扩缩容，提升资源利用效率。

四是实现运维资产精细盘点。

运维数据中台基于CMDB建立全局静态运维数据资产视图，连通了机房、物理设备、网络、虚拟机、应用等全链路资产，方便运维人员对运维资产快速查询与核对。

三、后续工作展望
运维数据中台建设不是简单地开展数据采集与存储，而是要对运维数据的全生命周期进行管理与运营。

后续，长沙银行将继续结合具体业务场景，稳步用好用准智能模型算法，不断提升运维智能化水平，并重点加强以下几个方面的能力建设：一是持续完善高质量的数据采集、清洗、校验和整合机制，提升运维数据的准确性和可信度；二是深化运维数据中台“上云用数赋智”能力建设，引入容器技术，进一步提升弹性和峰值处理能力；三是基于统一、标准化的接口协议和数据格式，有效降低集成和调试工作量；四是实现上下游系统之间的异步通信和增量更新，逐步提高运维数据消费场景的灵活性和可扩展性。

未来，长沙银行将以运维数据中台建设为新的起点，逐步完善新一代“以业务和数据为核心”的智能运维体系，在稳步推动业务连续性水平迈入新阶段的大前提下，不断锤炼以数据服务业务的能力，为智能运维与业务运营结合探索出更多的新方向、新方法。

参考文献：
[1] 周湉.分布式架构下智能运维的探索和实践[J].
金融电子化，2023（6）.
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