01人工運(yùn)維&普通運(yùn)維

在了解三者的區(qū)別之前，我們先明確一下兩者的定義。 一般來說，運(yùn)維工作的目的是保證企業(yè)業(yè)務(wù)的連續(xù)性，核心是提供高效、優(yōu)質(zhì)、安全的IT運(yùn)維服務(wù)。

普通運(yùn)維：指傳統(tǒng)的IT運(yùn)維模式，大量采用人工手段維護(hù)企業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用運(yùn)行的穩(wěn)定性，基本包括日常維護(hù)、監(jiān)控保障、變更發(fā)布、資源管理、運(yùn)營以及維護(hù)流程、服務(wù)支持等內(nèi)容。

人工操作和維護(hù)：隨著現(xiàn)代控制理論和電子計算機(jī)的出現(xiàn)，“自動化”一詞更多的是指將人工控制與信息處理相結(jié)合，使機(jī)器設(shè)備、系統(tǒng)或過程能夠在無人或少人的情況下運(yùn)行. 直接參與，根據(jù)人的要求，通過人工檢查、信息處理、分析判斷、運(yùn)行控制等方式實(shí)現(xiàn)預(yù)期目標(biāo)的過程。

手動運(yùn)維更多的是針對特定的運(yùn)維場景。 它去除了一線運(yùn)維人員常年做的一些周期性、重復(fù)性的工作it運(yùn)維技術(shù)，用人工工具或平臺代替或輔助完成運(yùn)維工作。 它還可以提高運(yùn)維效率it運(yùn)維技術(shù)，增加系統(tǒng)風(fēng)險，促進(jìn)運(yùn)維組織的成熟和能力的升級。

普通運(yùn)維和手動運(yùn)維之間沒有嚴(yán)格的界限定義。 人工運(yùn)維是普通傳統(tǒng)運(yùn)維進(jìn)化的高階狀態(tài)。 企業(yè)運(yùn)維部門為何投入巨資進(jìn)行運(yùn)維人工升級？ 問題的癥結(jié)在于，傳統(tǒng)的運(yùn)維形態(tài)在運(yùn)維的三個核心：效率、質(zhì)量、安全上存在問題：

從近幾年各行業(yè)的監(jiān)管實(shí)踐來看，企業(yè)IT部門的數(shù)字化水平和運(yùn)維部門的工具能力建設(shè)并不能支撐或完全替代傳統(tǒng)運(yùn)維的所有工作。 完全人工運(yùn)維仍然存在包括運(yùn)維技術(shù)和理念、內(nèi)部管理制度和工作規(guī)范等方面的制約因素，但傳統(tǒng)運(yùn)維形式向人工的逐步演進(jìn)是可以預(yù)見的。

02 從普通運(yùn)維升級到人工運(yùn)維

2016年，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)開始進(jìn)入“下半場”。 “數(shù)字經(jīng)濟(jì)”、“云原生”、“大數(shù)據(jù)”、“人工智能”等各種概念層出不窮。 傳統(tǒng)行業(yè)，尤其??是金融、能源、政府單位，也開始涉足數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 在大潮中，從業(yè)務(wù)端數(shù)字化到O2O，從傳統(tǒng)開發(fā)架構(gòu)到云原生，最終，奧美也主動或被迫迎來了自己的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 其中，人工運(yùn)維是數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的熱點(diǎn)話題之一。

2017-2020年，是各企業(yè)單位開展各類人工運(yùn)維項(xiàng)目最活躍的時期。 但是，在項(xiàng)目實(shí)施后的一段時間內(nèi)，企業(yè)會逐漸發(fā)現(xiàn)運(yùn)維中仍然存在著各種問題，比如各工具相對獨(dú)立，未能實(shí)現(xiàn)聯(lián)動，工具擴(kuò)展性能差，無人維護(hù)等。維護(hù)開源工具漏洞和 IT 配置數(shù)據(jù)。 究竟等等，本來的目的是為了使用手動工具來提高運(yùn)維效率，沒想到卻阻礙了運(yùn)維效率的提升。

五年來，不少企業(yè)紛紛開始“返工”，選擇重新練好“基本功”。 要想實(shí)現(xiàn)從普通運(yùn)維到人工運(yùn)維的升級，必須先準(zhǔn)備好以下基本技能，否則人工運(yùn)維只會曇花一現(xiàn)，難以持續(xù)支撐運(yùn)維工作，更不用說提高運(yùn)維工作效率和保障業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

那么在實(shí)現(xiàn)人工運(yùn)維之前，企業(yè)應(yīng)該做哪些基礎(chǔ)工作呢？

運(yùn)維數(shù)字化轉(zhuǎn)型依次遵循“對象數(shù)字化”、“行為數(shù)字化”、“操作數(shù)字化”的形式，是目前最好的演進(jìn)路徑。 具體來說，建議企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型或運(yùn)維升級過程中，首先使用CMDB作為企業(yè)IT架構(gòu)數(shù)字化描述的基礎(chǔ)。 數(shù)字化，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)其可觀察性，通過不同場景下運(yùn)營和服務(wù)行為的數(shù)字化和人工運(yùn)維來保證業(yè)務(wù)的連續(xù)性和敏捷性。 只有在此基礎(chǔ)上，才有可能實(shí)現(xiàn)運(yùn)維的最終目標(biāo)——構(gòu)建企業(yè)級的技術(shù)運(yùn)營體系，全面支撐企業(yè)數(shù)字化的成功。

值得一提的是，并非所有企業(yè)都必須嚴(yán)格按照上述路徑提升運(yùn)維水平。 建議企業(yè)可根據(jù)自身實(shí)際情況搭建統(tǒng)一的運(yùn)維平臺。 一方面，對于現(xiàn)有的工具，可以盡可能的進(jìn)行整合，充分利用舊的，另一方面，可以補(bǔ)充和加強(qiáng)缺失的能力。

03 實(shí)行人工運(yùn)維

首先，企業(yè)在前期建立了比較扎實(shí)的基礎(chǔ)，比如比較完善的配置管理系統(tǒng)、監(jiān)控告警系統(tǒng)、運(yùn)維流程管理平臺等。 那么考慮人工運(yùn)維施工會更加合理，從而避免返工或重復(fù)施工。 ，落地的療效和形成的利潤會更加明顯。 人工運(yùn)維的實(shí)施應(yīng)該分為以下幾個步驟：

1）評估企業(yè)運(yùn)維發(fā)展階段

企業(yè)可以對目前內(nèi)部運(yùn)維工具進(jìn)行整理整理，尤其是手工工具的構(gòu)建，是否具備腳本/命令批量執(zhí)行、文件下發(fā)和數(shù)據(jù)采集的能力，是否具備包括定時在內(nèi)的作業(yè)執(zhí)行能力、API調(diào)用和作業(yè)調(diào)度，是否有跨區(qū)域的平臺基礎(chǔ)，評估現(xiàn)有人員的配置和能力。 最簡單的形式如右圖所示，它決定了企業(yè)目前人工運(yùn)維成熟度的階段。

2）搭建統(tǒng)一的人工運(yùn)維平臺

組織團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人工基礎(chǔ)平臺的建設(shè)，各IT部門和機(jī)構(gòu)根據(jù)需要在平臺上開發(fā)SaaS工具。 既能充分發(fā)揮多方積極性，又能產(chǎn)生良好的協(xié)同效應(yīng)，既有個體需求，又有團(tuán)隊(duì)共性。 但同時，也對平臺本身的建設(shè)提出了極高的挑戰(zhàn)。 平臺需要能夠提供統(tǒng)一架構(gòu)、統(tǒng)一認(rèn)證、統(tǒng)一調(diào)用、統(tǒng)一接入等能力，實(shí)現(xiàn)人工工具的敏捷快速迭代。

這意味著人工運(yùn)維平臺的能力層（PaaS）需要對原有的運(yùn)維能力進(jìn)行拆分，將共性能力沉淀，生成管控平臺、運(yùn)營平臺、標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)維、等，通過統(tǒng)一的 API可以對接外部系統(tǒng)和第三方工具（iPaaS），擁有基于PaaS的開發(fā)框架，針對不同的運(yùn)維場景開發(fā)運(yùn)維工具（aPaaS）。 這樣所有基于運(yùn)維平臺開發(fā)的手工工具都可以在平臺上實(shí)現(xiàn)自然交互和聯(lián)動，形成真正統(tǒng)一的手工運(yùn)維平臺。

3）梳理企業(yè)現(xiàn)有運(yùn)維流程

大部分運(yùn)維流程會同時涉及各種操作執(zhí)行流程和審批流程，因此需要提前梳理各種運(yùn)維流程。 比如在金融行業(yè)，會有特別嚴(yán)格的運(yùn)維流程要求。 將參照ITIL、ITSS等標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行建設(shè)。 對于既定的流程，需要梳理哪些環(huán)節(jié)，可以通過人工的方式進(jìn)行替代或輔助，確保所涉及的流程節(jié)點(diǎn)盡可能在線化、自動化、標(biāo)準(zhǔn)化，提高整個流程的效率。

4）在運(yùn)維平臺上不斷建立人工運(yùn)維場景

通過OASR（--tool-）模型詳細(xì)分析運(yùn)維場景，首先明確針對哪些運(yùn)維對象、應(yīng)用系統(tǒng)和基礎(chǔ)設(shè)施； 其次，在現(xiàn)有的運(yùn)維組織架構(gòu)中，人員構(gòu)成是怎樣的，對于那些運(yùn)維對象，可以使用什么樣的運(yùn)維工具； 最后對運(yùn)維操作進(jìn)行編排和執(zhí)行，生成人工運(yùn)維場景。 這樣梳理出的場景有很多，核心場景包括日常運(yùn)維任務(wù)、應(yīng)用發(fā)布、容災(zāi)切換、資源交付等人工場景。

04嘉威藍(lán)鯨人工運(yùn)維解決方案

針對不同的運(yùn)維場景，嘉維為藍(lán)鯨提供了一系列的人工運(yùn)維解決方案。 提升人工運(yùn)維的關(guān)鍵在于IT對象執(zhí)行能力與場景創(chuàng)建的融合。 為實(shí)現(xiàn)ITOM集成系統(tǒng)的手動化，全面覆蓋運(yùn)維工作，需要在執(zhí)行能力集成和運(yùn)維原子化的基礎(chǔ)上，完成跨IT對象的執(zhí)行編排和調(diào)度。維護(hù)能力，從單對象手動突破到發(fā)布和災(zāi)難。 、應(yīng)用檢查等復(fù)合場景重建。

下面給出三種常見的人工運(yùn)維場景（人工應(yīng)用發(fā)布、人工災(zāi)備切換、人工巡檢），后續(xù)將繼續(xù)拓展其他人工運(yùn)維場景。

申請背景：

應(yīng)用架構(gòu)不斷更新，用戶需求急劇增加，應(yīng)用數(shù)量呈指數(shù)級下降，發(fā)布迭代速度越來越快。 應(yīng)用運(yùn)維保障應(yīng)用的穩(wěn)定運(yùn)行。 還需要同時響應(yīng)開發(fā)和業(yè)務(wù)需求，完成版本變更或在線交付，并為業(yè)務(wù)、運(yùn)維、測試等外部人員提供相關(guān)服務(wù)。

產(chǎn)品能力：

嘉微藍(lán)鯨應(yīng)用發(fā)布中心支持單體、SOA、微服務(wù)、容器化應(yīng)用的發(fā)布和管理； 支持發(fā)布程序包、配置文件及其實(shí)例化、SQL包、模板集（文件）； 支持多應(yīng)用、多實(shí)例、多環(huán)境、多集群發(fā)布； 支持定時、并行、滾動、批量發(fā)布、藍(lán)綠發(fā)布、灰度發(fā)布等多種形式； 可快速發(fā)布或回滾，具有靈活的可視化編排引擎。 幫助企業(yè)高效、快速、規(guī)范、穩(wěn)定地實(shí)現(xiàn)人工部署。

申請背景：

企業(yè)對業(yè)務(wù)中斷的容忍度越來越高，業(yè)務(wù)架構(gòu)的復(fù)雜度越來越高，切換過程也越來越復(fù)雜。 企業(yè)能否順利完成容災(zāi)切換，取決于容災(zāi)體系建設(shè)、容災(zāi)演練是否充分、容災(zāi)切換步驟是否到位。 同時，企業(yè)需要通過實(shí)際的容災(zāi)切換演練，不斷優(yōu)化和完善容災(zāi)方案。

產(chǎn)品能力：

嘉維為藍(lán)鯨手動容災(zāi)切換提供靈活的流程編排能力，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)應(yīng)用容災(zāi)切換和恢復(fù)計劃管理和人工操作，支持一鍵容災(zāi)切換和大屏跟蹤展示，確保正常運(yùn)行企業(yè)災(zāi)難恢復(fù)。 可確保備用切換活動的成功，同時促進(jìn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

申請背景：

人工巡檢是將網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、服務(wù)/應(yīng)用的自動巡檢操作轉(zhuǎn)化為人工操作的一種方式。 一般巡檢工作面臨以下問題：

1. 提高效率，解決海量對象如何高效操作的問題；

2、需要靈活區(qū)分并獲取不同環(huán)境/場景下不同物體的檢測結(jié)果；

3、企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)環(huán)境復(fù)雜。 檢查時需要解決網(wǎng)絡(luò)故障問題或開啟大量防火墻/網(wǎng)絡(luò)策略。 過程繁瑣，安全性不易控制。

產(chǎn)品能力：

嘉維藍(lán)鯨人工巡檢中心改變運(yùn)維人員傳統(tǒng)重復(fù)性自動巡檢工作方式，支持用戶自定義巡檢腳本和巡檢對象，涵蓋即時性、周期性巡檢場景等，實(shí)現(xiàn)按任務(wù)計劃進(jìn)行人工巡檢可以簡化巡檢并生成標(biāo)準(zhǔn)的可視化報表，減少巡檢工作量，提高巡檢效率，促進(jìn)運(yùn)維人員輕松、全面地掌握IT對象的運(yùn)行狀態(tài)和潛在風(fēng)險。

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