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| 皆さん、こんにちは。朝の北京はとても渋滞しています。この時間ではまだ移動中のゲストもいるかもしれません。まずはいくつかの提案から始めましょう。今回シェアするテーマは「アジャイルオペレーションのトレンドと管理実践」です。ビッグデータ時代の運用・保守は、「ビジネス」「規模」「チーム」という3つの大きな問題に直面しており、企業の運用・保守というと消極的な消火活動や責任を負うことを連想させます。 IT システム。障害が発生する前にリスクを排除するには、運用保守作業をどのように行うか?どうすれば、煩雑で非効率的でリスクの高い伝統的な人肉の運用および保守方法を廃止できるのでしょうか?社内での自分の価値と存在感をより直観的に示すにはどうすればよいでしょうか? AIOps が広く言及されるようになった今、これらの問題は特に緊急になっています。
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Cheng Yongxin、新州ネットワーク取締役兼副本部長
では、運用保守担当者として、どのように積極的に変化を求めるべきでしょうか?ここでは、「エンタープライズレベルのアジャイルな運用と保守の 3 つの柱」である、価値の視覚的な提示、自動化の解放効率、インテリジェントな運転機能についてのアイデアを共有します。
1. 価値の視覚的なプレゼンテーション
ソフトウェア市場は国内と海外の差が大きく、海外のソフトウェアのビジュアライゼーションは正直言って国内に比べて劣ります。なぜ？というのは、これらの外国のソフトウェアはすべてツールソフトウェアと呼ばれており、これらのツールソフトウェアは仕事をする人によって使用されているため、これらの外国のツールソフトウェアはオープンソースであっても商用であっても、実際にはそれほど優れたものではありません。しかし、中国では違います。国内企業のリーダーがもっと知りたいのは、「問題があると言いましたが、わかりました。問題がどこにあるのか知りたいのです。純粋に技術的なレベルから見ると、できないことがわかるかもしれません」長く説明してもわかりやすく説明できるようにするため、このとき「見える化」がより重要になりますが、オペレーターが自ら作業を行う必要がある一方で、重要なのはこの価値をクライアントやリーダーにどのように提示し、自分たちの仕事をどのように見てもらえるか、これは非常に重要です。
可視化レベルでは、アプリケーション層、プラットフォーム層、デバイス層を垂直に接続し、ネットワーク全体のIT機器に水平にアクセスし、ネットワーク全体からデータを収集し、特定のアルゴリズムと組み合わせて表示するアプローチです。 。
たとえば、Xinju Network は、ユーザーが問題を即座に発見、ドリルダウンして解決できるようにするために、自社開発のスコアリング フォームを通じてすべてのデバイスの健全性を具体的に示し、自社開発の APM アプリケーションを通じて、自動的にポイントを埋めて、また、呼び出しプロセスを分解し、パフォーマンスの問題を迅速に特定するために、関連データを分析および保存します。いつでも、どこでも、ネットワーク全体にわたる透明な可視化を真に実現し、APP、Web作業インターフェイス、大画面ディスプレイなどのマルチスクリーンをサポートして、作業内容と価値を提示します。
2. 自動化により効率が向上します
自動化が効率化するのは言うまでもありませんが、運用や保守において、より多くの時間を本を読んだり、勉強したり、研究したりすることに費やすことができれば、自社の技術を少しでも向上させることができます。一日中繰り返しの作業をする。
実は、私たちは自動化を進めてきました。やったことがある人なら誰でも、このプロセスには多くの落とし穴があることをご存知だと思います。これらの落とし穴をどうやって克服すればよいでしょうか?自動化の主な目的は、第一に効率を向上させること、第二に安全性と制御性を高めること、第三に人員への依存を減らすことです。これら 3 つのポイントを達成するには、プラットフォームに定着していないすべての標準化プロセスは役に立たず、シナリオ主導でないすべての運用保守プラットフォーム構築は空虚であることを理解する必要があります。
これに関して、私たちのアプローチは次のとおりです:
最初のステップは、自動化された運用および保守操作、自動化されたリソースのアクティブ化および展開を含む 8 つの自動化された運用および保守シナリオを実装することで、運用および保守作業シナリオの 90% 以上をカバーします。なぜなら、運用保守の観点から、運用保守をより俊敏にしたいのであれば、シナリオ駆動にする必要があるからです。このビジネス シナリオは現実のものなのか、本番運用とメンテナンスに本当に役立つのか、単なる個人的な好みなのか、一時的な障害があるのか、リーダーに大きなプレッシャーがかかっているのか、それとも何かを明確にする必要があります。
第 2 ステップは、一元的な自動運転保守管理により安全かつ効率的な運転保守を実現し、知識の効果的な継承を確実にするための知識資産を形成することです。
3 番目のステップは、自動運用および保守機能の API オープンをサポートすることです。自動運用および保守機能を、さまざまなシステムや端末から呼び出すための API にカプセル化します。たとえば、運用および保守操作は、携帯電話や端末で直接実行できます。システムトポロジ。
4 番目のステップは、自動化された運用および保守の PaaS プラットフォームを構築することです。シナリオのカスタマイズされた開発をサポートし、運用および保守チームの能力の変革を推進します。標準化作業はプラットフォームにしっかりと落とし込む必要があり、プラットフォームに落とし込まない標準化は無駄であり、シナリオドリブンな運用保守がなければ運用保守は空虚である。従来のアプリケーションの多くの機能がシーン アプリケーションの機能ではないこと、そして運用標準、運用保守標準、セキュリティ仕様など、満たさなければならない一連の標準を作成した企業がどれだけあることを考えてみてください。これらの標準は運用で使用されます プラットフォームに制限はありますか? オペレーティング プラットフォームで動作しますか? 運用標準がプラットフォームにまったく対応していない場合、それは単なる飾りです。
3. インテリジェント運転機能
インテリジェンスで最初にやるべきことはログ分析ですデバイスの種類が増えると、ログ分析の重要性がますます高まります。このレベルからは、自社開発のIVORYビッグデータログ分析プラットフォームも使用します。これは、ビッグデータの基礎となるフレームワークとドラッグアンドドロップの独自の特許取得済みの切断アルゴリズムを採用し、大量のログをリアルタイムで集約し、統計ログを正確に検索し、ログ内容をインテリジェントに分析するだけでビッグデータの分析やマイニングが簡単な操作で実現できます。
また、運用保守の経験がなければ運用保守製品を作っても、実際にはフレームワークに過ぎず、真にインテリジェンスを実現するには、ツールだけでは十分ではなく、実際の運用保守のシナリオを組み合わせて、データの価値を最適化してインテリジェンスを実現し、運用および保守機能を推進し、最終的には発見、意思決定分析から問題解決に至るまでのクローズドループの問題解決を実現します。
は、サイト全体のアジャイル運用保守ソリューションのフレームワークであり、「見える化、自動化、インテリジェンス」をアジャイル運用保守のフルスタック ソリューションの核としており、「運用保守の見える化」を通じて、いつでも、どこでも、ネットワーク全体の透明性のある運用保守価値のプレゼンテーションを実現、「運用保守自動化」により運用保守サービスの効率と品質を総合的に向上、「運用保守インテリジェンス」によりインテリジェンス主導の運用保守機能を実現。このプロセスでは、さまざまなレベルの課題をさまざまなレベルで解決するために、運用と保守を通じて階層的な構築を実行します。今日はこれをシェアします、皆さんありがとう！
