數碼化維運創新與實踐

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前　　言
第1章　數碼轉型背景下的新運維
1.1　數碼轉型深入推進並上升為國家戰略1
1.2　數碼時代IT的定位變化及其帶來的挑戰2
1.2.1　提高業務敏捷性的挑戰3
1.2.2　IT升級換代帶來的挑戰3
1.2.3　資料治理及實施的挑戰4
1.2.4　日益嚴峻的資料安全挑戰5
1.2.5　平衡創新與成本的挑戰5
1.3　數碼時代的新IT與新運維6
1.3.1　數碼時代的新IT及其核心要素6
1.3.2　數碼時代的新運維及其特色7
第2章　數碼化運維的概念與內涵
2.1　什麼是數碼化運維9
2.2　數碼化運維的發展階段9
2.3　多元化運維的定義11
2.4　數碼化運維術語及其演進14
2.4.1　現有觀點介紹14
2.4.2　演進機制分析18
2.4.3　演進趨勢分析 21
第3章　數碼化運維領域的標準與方法論
3.1　國際維運服務領域的經典：ITIL22
3.1.1　ITIL的發展史22
3.1.2　ITIL在中國的落地29
3.1.3　ITIL的未來以及新世代ITSM的暢想31
3.2　資訊科技服務管理系統國際標準：ISO/IEC 20000?33
3.2.1　ISO/IEC 20000的發展史33
3.2.2　ISO/IEC 20000在中國的落地情況33
3.3　中國ITSS運維相關標準34
3.3.1　ITSS 概述34
3.3.2　GB/T 28827《資訊科技服務　運作維護》系列標準36
3.3.3　ITSS.1《資訊科技服務　運作維護服務能力成熟度模型》41
3.3.4　GB/T 43208.1—2023《資訊科技服務　智能運維　第1部：一般要求》 42
3.3.5　GB/T 33850《資訊科技服務　品質評估指標體系》43
3.3.6　GB/T 33136《資訊科技服務　資料中心服務能力成熟度模型》43
3.3.7　ITSS其他標準44
3.4　確定性運維體系46
第4章　數碼化維運的體系規劃與實踐
4.1　從一個真實的故事說起52
4.2　數碼化運維體系規劃方法54
4.3　數碼化運維成熟度分級模型55
4.3.1　組織運作水準需要通過標準化的評估55
4.3.2　數碼化運維分級成熟度模型56
4.3.3　基於成熟度模型的評估方法58
4.4　某能源企業維運體系規劃實務59
4.4.1　背景：重構運維模式59
4.4.2　規劃過程：從啟動到效果驗證的閉環60
4.4.3　規劃的成效：指導落地與價值創造67
第5章　大模型賦能數碼化運維
5.1　大模型的概念、演進與應用69
5.2　大模型在數碼化運維中的作用72
5.2.1　大模型如何在IT維運領域發揮作用73
5.2.2　大模型將改變維運軟件78
第6章　四一體建構智慧運維
6.1　對智能運維的認知是一個過程82
6.2　四一一體的智慧運維框架85
6.2.1　以數據為基礎86
6.2.2　以場景為導向91
6.2.3　以演算法為支撐97
6.2.4　以知識為依托103
第7章　數碼化維運流程建設
7.1　流程和資料是雙引擎109
7.2　認識數碼化維運流程111
7.2.1　我們在無所不在的流程中111
7.2.2　數碼化維運流程的概念及範圍113
7.2.3　目前數碼化維運流程管理面臨的問題與挑戰117
7.3　新時代的IT流程特徵與管理方法125
7.3.1　實施敏捷高效的IT流程125
7.3.2　建構智慧的ITSM：AITSM131
7.3.3　IT流程挖掘與最佳化143
第8章　資料驅動運維方法與實務
8.1　資料驅動運維與資料運維150
8.2　資料驅動運維核心邏輯：雙輪驅動152
8.3　「前輪驅動」：面向運維目標的持續最佳化153
8.3.1　運維價值度量系統的整體架構154
8.3.2　運維價值度量的實施方法156
8.4　「後輪驅動」：驅動運維的五大轉變157
8.4.1　IT與業務深度融合，維運模式轉型157
8.4.2　增強與創新數碼化維運價值場景159
8.4.3　場景導向的數碼化維運流程再造159
8.4.4　運維模式變革推動IT組織架構最佳化163
8.4.5　資料統一融合輔助數碼化運維平臺重塑163
8.5　「後輪驅動」核心抓手：維運資料治理168
8.5.1　用戶現況與需求169
8.5.2　運維資料治理挑戰170
8.5.3　運維資料治理建構與實施171
8.5.4　可觀測性場景建構與落地174
第9章　數碼化運維監控能力體系化提升
9.1　IT故障頻傳，引發對監控的系統化思考178
9.2　監控能力與監控能力成熟度評估模型179
9.3　三位一體建構監控管理系統182
9.3.1　監控管理系統建構183
9.3.2　一體化監控平臺建置186
9.3.3　數碼化營運機制設計187
9.4　監控在故障的全生命週期應用188
9.5　某製造企業監控能力提升實務189
9.5.1　以數據驅動運維精細化管理190
9.5.2　運維監控指標體系架構191
9.5.3　運維監控指標體系建置192
9.5.4　運維監控指標體系應用場景197
9.5.5　成效總結與展望203
第10章　建設面向高成熟度的新一代CMDB
10.1　什麼是新一代CMDB205
10.2　新一代CMDB成熟度模型207
10.2.1　CMDB成熟度模型概述207
10.2.2　CMDB成熟度模型應用原則209
10.2.3　CMDB成熟度模型應用流程210
10.2.4　CMDB成熟度模型應用指南211
10.2.5　CMDB成熟度模型應用總結214
10.3　新一代CMDB實務方法215
10.3.1　實務原則215
10.3.2　整體實務流程218
10.3.3　CMDB實務規劃方法219
10.4　CMDB實務執行方法221
10.4.1　步驟1：場景設計223
10.4.2　步驟2：服務設計225
10.4.3　步驟3：CMDB平臺建置227
10.4.4　步驟4：資料初始化228
10.4.5　步驟5：運轉維護229
10.4.6　步驟6：服務運作229
10.4.7　步驟7：場景消費229
第11章　安全運維護航數碼時代
11.1　安全運維是數碼化的重要保障之一231
11.1.1　近年來安全運維事件頻傳231
11.1.2　安全運維的概念231
11.2　實施及開展安全運作維232
11.2.1　運維安全規劃233
11.2.2　運維安全實施236
11.2.3　運維安全檢查237
11.2.4　運維安全事件處置238
第12章　業務連續性實務：迷思與方法
12.1　業務連續性管理的概念240
12.2　業務連續性存在普遍問題243
12.2.1　認識迷思243
12.2.2　實施誤區245
12.3　業務連續性管理建置方法248
12.3.1　理解組織環境249
12.3.2　現狀調查249
12.3.3　風險評估249
12.3.4　業務影響分析250
12.3.5　業務連續性管理策略及規劃250
12.3.6　業務連續性管理體系建置250
12.3.7　體系測試與試運行251
12.3.8　持續改進251
第13章　資料中心產業數碼化運維轉型創新實踐
13.1　資料中心產業現況與趨勢252
13.2　資料中心企業資料要素管理254
13.2.1　資料要素識別254
13.2.2　資料要素管理的挑戰256
13.3　資料中心產業數碼化運維/營運解決方案257
13.3.1　平臺建置方法論—數碼化運維/營運成熟度模型257
13.3.2　平臺建置業務目標—場景化基礎能力建構260
13.3.3　平臺建置實務—資料中心智慧「數碼員工」266
13.3.4　某大型IDC企業「數碼員工」實務273
13.4　「數碼化」到「智慧化」的發展之路275
第14章　建構智慧運維技術與工具
14.1　分層和演進277
14.1.1　採集與傳輸278
14.1.2　匯聚與建模279
14.1.3　分析與視覺化280
14.1.4　資料應用與演算法體系282
14.2　挑戰與應對284
14.2.1　跨網採集與傳輸284
14.2.2　資料泥沼與自助建模285
14.2.3　演算法工程融合287
14.3　技術與工具小結289
第15章　數碼化運維典型場景的技術挑戰及方案實踐
15.1　分佈式海量運維資料的統一採集挑戰與方案290
15.2　海量運維資料的處理一致性保障實務293
15.2.1　資料一致性關註時效與完整性293
15.2.2　資料一致性的保障方案與實務294
15.3　面向多資料中心的運維繫統建構實務296
15.3.1　異地多活場景下的維運平臺需求場景296
15.3.2　場景化方案細部思考297
15.4　告警時效性保障技術的實現與思考299
致　謝303