林赫
景县供电公司053500
摘要：IT运维指的是部门制定专项制度，规范管控流程，引入先进技术对系统运行环境实施全面优化，如软件环境、硬件环境、网络环境等，基本内容包括监控系统终端、服务器、其他基础设施。经济建设的持续发展为企业运营创造了良好环境，但也难以避免会遇到阻力。
关键词：自动化；运维平台；建设
1技术方向
业界自动化运维的建设，尤其是以互联网技术为代表的自动化运维建设，发展和建设方向大致有如下几个：
（1）日常任务处理自动化：将IT日常运维工作中重复性的工作进行流程抽象，行程可自动化编排的处理流程；
（2）应用监控及故障自愈：实现应用功能级别监控，以及流程化的故障自愈和非流程化的故障智能处理；
（3）DevOps体系：实现应用开发运维一体化的标准、流程和操作实施；
（4）无人值守运维（智能运维）：已经一定程度上实现了智能运维，但这仍然是下一个自动化运维阶段可期待的突破；
（5）辅助运营（运维数据深入挖掘）：通过运维数据的处理与挖掘，实现运营辅助和决策辅助，为企业业务带来价值。
同时，主流的技术阵营如下：
（1）以Ansible、Chef、Saltstack、Puppet等为代表的开源阵容，集中关注在任务脚本编排，作业调度能力上；
（2）以BMC、IBM、华为等为代表的商用产品阵容，集中关注在CMDB、服务器运维自动化、巡检自动化等能力上；
（3）以腾讯蓝鲸为代表的PAAS技术平台阵容，集中关注在驱动各类IT对象，和基于PAAS的体系化建设。
在进行技术选型和产品选型过程中，有一个很关键的规划经验在于，自动化运维不应以技术和平台为驱动力，而是要以运维场景为驱动力。这也是自动化运维落地的难点所在：自动化运维需要满足且持续不断满足业务定义的运维场景，而运维场景有着变化、灵活、跟企业运维模式紧密相关的特点。
自动化运维框架建设的原则应充分考虑场景化运维的复杂性、扩展性和灵活性。
并应该具备如下几种能力：
（1）自动化运维平台应具备丰富的驱动能力，它能驱动企业各个IT组件，包括新的技术如互联网组件、大数据平台等，旧的如已有的一些各个厂商的设备，它的扩展性要比以往的要求更高，而不是局限在厂商自己软硬件产品的自动化运维工具上，要脱离工具上升到平台级别；
（2）平台能高效集成企业运维流程，将ITSM和ITOM高度联动，实现流程真正的自动化；
（3）运维应具备运维开发的能力，运维IT需要从传统产品化运维人员，走向开发运维，自己能通过运维开发的方式实现自己的个性化运维需求，并帮助业务实现敏捷交付；
2基于1+N的自动化运维建设思路
而在开始进行自动化运维落地的时候，往往会遇到先做规划再逐步建设，还是先取价值度高的场景再持续建设的选择。
先做规划再逐步建设：先规划出未来的自动化运维蓝图，包括自身具备的功能模块，与周边系统的关联，数据流等，再逐步累加进行堆积；这种方式的好处是整个建设更具备指导性和计划性，但缺点是无法持续的优化建设蓝图，找到适合落地的模式；
先取价值度高的场景再逐步累加的方式：先选取一些典型的场景，如应用发布、自动化巡检、补丁更新等场景，逐步建设，然后持续累加，在进行到一定阶段的时候探知到适合自己企业的目标和蓝图；这种方式的好处是当前做的自动化运维建设是具备实际价值的，便于价值呈现后的后续建设，缺点是缺乏理论指导，需要后续持续构思适合自己的运维蓝图；
结合以上方式的优点，建议采用的方式是基于场景的1+N的方式：组建团队牵头规划设计并负责基础技术平台的建设，具体的运维功能可以由各专业、各部门自行开发维护和发布，形成1十N的组织模式。
此模式具有如下特点：
●发挥多方积极性，各取所长
●快速形成比较完备的企业级能力
●对平台的基础功能和核心框架要求高
●要求各团队具有较强的运维开发能力
●各部门能自己选取价值度最高的场景进行建设
3信息系统自动化运维平台的应用
在实际的应用过程中，信息系统自动化运维平台在多个不同的项目中，都有十分优异的表现。
3.1数据收集自动化
对于信息系统自动化运维平台来说，如何有效对数据进行处理和运维，是其日常工作中的主要内容。根据相关领域的调查和研究可以看出，早期信息的运营和维护工作，需要借助人工手动的录入方式，对信息数据进行电子化管理。但是，在现代化科学技术不断发展的背景下，运维工作持续深入，需要综合处理的信息数据也不断增加，若仍旧采取传统的数据信息管理模式，难以满足时代发展的需求。对此，我国某地区的企业，为了更高效地进行数据信息的处理，便对信息系统自动化运维平台的功能架构进行了设计。首先，当地企业对运维监控环节进行了自动化处理，在这一过程中，充分地应用了已经部署的监控系统，并且结合了呼叫平台预警监控、BTIM、运维审计等辅助系统，对网络安全设备、数据库中间件、应用服务和主机服务器等，都进行了全面监控管理；其次，建立了网络互联环境和统一的预警机制，同时还实现了监控数据的二次利用和分析。
3.2处置维护自动化
处置维护自动化的主要内容为现场事件处置的自动化。一般情况下，在利用信息系统自动化运维平台，对现场事件进行自动化处理的过程中，主要应用的是B/S结构。但是，根据实际的调查可以看出，此种方法的灵活性较差，并且需要强大的自动信息采集策略，难以同新型技术有机的融合。对此，我国某地区的企业，根据自身的发展实际情况，对信息系统自动化运维平台进行了优化设计。比如，在座席端的设计环节，充分地考虑了异常突发事件的特征，通过自动完成软电话日志、网络配置、系统日志等基础的环境信息收集，并进行自适应截屏的方式，将座席人员的工作量减少到最低。此外，还在上传了异常事件之后，在数据服务端自动关联了展示座席人员组织、业务和空间等信息，提高了信息收集的效率。
3.3辅助决策自动化
辅助决策自动化主要是通过人工效能分析、运行方式分析、系统运行健康度分析等方法，对各项决策的制定提供辅助意见，进而有效地改善企业在日报、周报和月报等异常系统运行报告中，各项决策的科学性和系统性。在具体的操作过程中，辅助决策自动化，可以在运维数据集中管理与数据正确配置的基础上，进一步实现信息系统的改造与优化、运维的规划，并为后续的工作，提供基础数据的支撑。
信息系统自动化运维平台中，辅助决策的自动化工作目标、分析方式和统计的口径等，都会出现较为明显的差异，进而为自动化运维平台，提供更为灵活的报表和定制服务接口，完成各项数据采集和模板定制的工作。其中，模板定制可以实现MicrosoftOffice办公软件及有关文档资料的自动化定制，根据实际需求可对数据进行二次加工。
结束语
传统的IT运维模式依赖运维人员的经验与技能，随着信息化的发展，IT运维管理工作的复杂度和难度的大大增加，传统式被动、孤立、半自动式的IT运维管理模式经常让IT人员疲惫不堪，IT自动化运维迫在眉睫。
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