近日，南京證券《善用運維數據治理模型，賦能精細化運營管理》技術實踐文章被刊登在《金融電子化》雜誌11月上半月刊。
隨着數字化時代的來臨，企業發展離不開數字化轉型。本文闡述了南京證券在實踐企業數字化轉型中的IT服務管理新實踐，利用運維數據治理模型，構建業務消費的一體化場景，通過精細化管理提升IT服務質量和效率。
本文作者：南京證券股份有限公司 信息技術部 邱文鑫
以下爲原文，共計2800字，預計閱讀時間7min
一、發展背景概述
（一）外部發展趨勢
“十四五”規劃中，強調了數字經濟是未來推動經濟發展的重要手段，中國現有經濟全面進行數字化轉型是重要的戰略舉措。隨着數字化時代的發展，企業要想實現發展和開展競爭，就必須採取措施提高韌性、競爭力和響應能力，企業就必須發展和革新數字化架構，儘快開啓數字化轉型之旅。數字化轉型的本質是將數字科技、解決方案集成到各業務領域，也就是“技術與業務”的融合。這既是一種文化變革，也是一種技術變革，因爲它要求企業在運營方式、提供客戶體驗和收益的方式上，做出根本性轉變。
（二）內部發展挑戰
中國證券業協會最近公佈的數據顯示，2021年全行業信息技術投入金額338.20億元，同比增長28.7%，佔2020年度營業收入的7.7%。自2017年至今，證券行業在信息技術領域累計投入近1200億元，其投入越來越關注於利用大數據、人工智能、分佈式、微服務等新興技術，技術投入呈整體穩步上升趨勢。
截至2022年末，南京證券已擁有幾千臺物理服務器、近千臺網絡安全設備、近百條光纖專線，IT 基礎設施初具規模。公司IT服務管理主要圍繞日常業務運營來開展，確保IT服務整體運作既滿足業務需求又符合制度規範。
近年來，在公司 IT 服務需求倍增且IT服務人員規模有限的情況下，如何保障IT服務質量和效率，日益成爲公司面臨的重大挑戰。爲了保證公司IT服務管理可長期持續助力公司業務發展，引入ITIL管理規範並結合統一運維監控平臺，對現有IT服務管理進行調整和優化。在這個過程中，南京證券攜手嘉爲藍鯨嘗試利用運維數據治理模型，通過精細化管理提升IT服務質量和效率。
二、數據治理模型
南京證券識別出IT服務環節中的關鍵數據，利用水池模型對數據進行管理，並利用統一的IT語言設計出符合公司實際的方案。
（一）水池模型
如果將IT運維配置數據抽象爲“水池”，想要讓水池的水保持持續的乾淨衛生，就需要從三方面入手（如圖所示）。
圖 水池模型
1、活源：治理水池的入口，要通過技術和流程的手段，能夠保證入庫的增量數據的準確性，比如，數據校驗、數據調和等。
2、淨水：針對池中的存量，放久了難免會出現髒數據，需要建立持續的審計和運營手段，如數據運營報表、定期審計稽查，對數據質量進行評估並對症下藥，提供優化建議。
3、促流：這是最後且最重要的一點，水池中的數據，如果長期未被消費使用，就無法發揮價值，所有的管理和技術手段就會變得毫無意義。因此，促進水池中的水變成“活水”，能夠服務於IT運維各個場景中進行消費，流動起來的池塘中的水，纔會更加清澈。
（二）IT 語言模型
人與人之間的溝通和信息傳遞，是需要通過共同的語言、語法、語義來達成共識，同樣運維數據作爲運維管理基石，也是承擔着“人機交互”的共同語言模型。所以，圍繞IT運維的對象和IT運維的活動場景，需要建立一套統一數據規範和統一數據權威，實現“可管、可信、可用”的數據源。
1、從業務視角出發，建立分層對象模型規範，包括基礎設施層、IaaS、PaaS、業務應用層。
2、從場景化消費出發，定義模型數據標準，基於3C原則設計核心（Core）、能力（Capability）、詳細（Context）屬性字段。
3、從持續運營保障考慮，定義配置數據管理制度規範，包括定崗定責、流程體系和運營活動。
三、業務場景設計
基於數據治理水池模型，圍繞IT運維配置數據的建模、採集、消費、流程、管理及運營，構建業務消費的一體化場景，通過數據消費和運營持續保障數據準確。
（一）圍繞數據運營、稽查、改進一體化
通過“多樣化檢查指標+數據修正待辦+數據質量看板”的體系化功能方案，解決配置管理數據質量“感知難、稽覈難、修正難”的問題，實現數據質量分析從主觀判斷→客觀分析，從人工審覈→自動稽覈。
1、數據治理檢查：基於數據完整性、孤島檢測、關聯關係檢測、字段規範性，校驗數據質量，建立數據稽查標準庫。
2、數據質量報告：對關鍵稽覈指標基於自定義規則定期進行數據質量稽覈，生成數據質量報告。
3、修正任務閉環：基於數據質量報告，篩選不合規的配置數據生成待辦修正任務，督促配合Owner對修正任務進行處理。
（二）圍繞數據消費、更新、流程一體化
以應用爲中心，圍繞應用系統的全生命週期管理，構建端到端的配置數據管理。
1、應用立項 ：Coding定義應用系統，自動同步到CMDB配置管理創建業務對象。
2、架構管理：應用部門定義應用拓撲架構，細化到模塊級別，通過數據建模和關聯拓撲，構建應用拓撲。
3、資源交付：投產申請時，基於應用拓撲提供應用拓撲信息，資源申請後歸屬到應用模塊下，相關信息自動同步到配置管理。
4、投產上線：應用發佈自動化消費配置管理的應用拓撲數據，可以針對環境、模塊、主機進行發佈動作。
5、運營維護：監控告警消費應用拓撲下模塊、數據（主機、進程、數據庫等），下發管理策略。
四、價值收益與經驗總結
（一）運維價值收益
1、IT服務規範水平提升。線上化程度提高，建立標準化流程，減少人爲干擾。將線下的設備上架、下架流程線上化，實現IT資源（IP地址、機櫃空間等）分配和回收的閉環管理。
2、IT服務質量水平提升。流程節點和操作內容及對應人員明確，落實責任，便於工作落實和成果反饋。打通客戶端與服務端的數據信息，使得客戶端也能感知到具體的服務內容和資源信息。
3、IT服務效率水平提升。在設備上架、下架流程中，整合零散的資源申請流程，同時根據工作流補全流程內容，形成完整的工作流程，提升IT服務效率。
4、IT服務量化水平提升。落地SLA管理，對IT服務進行量化分析，形成服務報表和改進方案，不斷迭代IT服務內容，匹配公司的業務發展要求。
（二）經驗總結分析
1、配置數據不是越多越好，關鍵是準確，有消費場景。管理員對配置數據量過度重視，若將非業務消費數據都存入配置管理庫，將導致配置數據成爲大雜燴，數據質量往往不高，準確性不夠。
2、技術不是唯一質量保障手段。寄希望於技術搞定一切，試圖通過自動發現、自動採集將各項配置數據採集至配置管理數據庫，是不可行的。在具體的建設實施中，要平衡技術可行性和投入產出比，保障配置管理的有效落地和數據質量的提升，一定是技術與管理的融合，構建完善的配置管理體系。
3、數據治理需要持續運營。配置數據管理建設並非一勞永逸，數據初始化完成後，如果需要繼續保持數據準確性，需要有持續的維護。通過建立配置數據的運營管理體系，對配置數據和管理規範進行持續地審計和運營，不斷優化配置管理體系。
五、未來發展展望
隨着業務數字化發展，面向IT精細化運營管理的數字化，也將是必然的發展之路。基於IT運維數據治理基礎底座，逐步演進爲面向對象數據化、面向行爲數字化，以及面向運營數字化。
根據IT內部運維管理數字化的逐步建設成熟，運維場景能力的逐步豐富，爲IT運維運營管理構建屬於自己的業務系統——CRM，構建業務應用系統的線上化檔案管理。
圍繞業務系統運維運營文檔，梳理應用檔案管理規範，以運維配置數據爲基石，集成接入各類數據源、關鍵信息的人工維護，分階段實現應用檔案線上化管理、應用信息的實時動態更新，輔助提升日常工作協作效率。