提质增效|大型汽车制造业运维精细化管理建设实战

本文主要是介绍提质增效|大型汽车制造业运维精细化管理建设实战,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

项目背景

某大型汽车制造企业随着数字化技术的深入应用,对运维在“质量与效率”方面的精细化管理有了更高的要求。借助云智慧运维指标体系实现了 IT 架构的智能化与可视化,高效解决系统显性问题,积极处理系统隐性问题,提升系统稳定性与可用性。

复杂业务系统下的运维挑战

该大型汽车制造企业IT信息系统数量不断增加,系统之间的集成度和复杂度越来越高,从而加大了 IT 系统运营、维护和管理难度,围绕运维精细化管理,该企业在IT监控层面主要面临以下挑战:

  • 日益复杂的系统架构:企业运维对象数量急剧增长,相互关系复杂,运维问题处理困难。
  • 无法感知的单点算法:复杂系统中仅关注单点日志或指标,难以掌握系统整体运行状况。
  • 精准快速的排障要求:为保障用户体验,企业对运维人员故障排查和解决效率提出了更高要求。
  • 质量不高的指标数据:指标数据获取难、离散性高且结构不一致,难以支撑智能算法全面落地。

以数据驱动运维精细化管理

参考国家标准、行业案例实践和企业内部的事件报告和关键业务动作,从需求确认、指标编制、指标评审、应用运营四个阶段,构建管理和技术双层面的规范化运维监控指标体系。

按照IT架构分类管理离散系统的孤立数据,解决企业内部指标数据离散、口径不一致等问题,统一管理指标及指标之间的关联关系。相关指标数据可视化展示,客观反映系统健康度和可用性等,辅助该大型汽车制造企业的业务运营与IT决策。

端到端的全链路可观测,逐步引入智能算法(如动态阈值、单指标异常检测、告警降噪等),助力运维提早发现风险隐患,快速定位故障根因,实现运维管理数字化和精细化。

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立体化监控,保障业务连续性

数据中台实现对各监控系统、IT服务管理系统、配置管理系统和平台数据的采集、处理和存储,解决数据互通互享难题,实现数据统一加工、治理和关联存储,建立运维数据基座,及时发现和解决IT系统的故障和问题,保障生产业务稳定运行,提高企业运维执行效率,提升系统的可靠性、稳定性和安全性。

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CMDB(配置管理数据库)中的资源拓扑关系,通过可视化工具,按照应用(响应时间、吞吐量)、软件(操作系统、数据库、中间件)、硬件(服务器、存储、网络设备)等不同层次叠加展示指标数据,实现立体化监控,便于运维人员全面了解系统性能状况,快速发现和解决问题并进行分析和决策。

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系统健康度量,实现稳定生产目标

健康度监测分析,评估该大型汽车制造企业各层级异常指标对资源的影响情况,帮助运维人员判断各类故障问题优先级,降低海量告警信息处理复杂度,合理优化资源分配,确保系统的稳定性和持续性,显著提高运维工作效率。健康度报告辅助决策层实时快速了解业务系统运行状况,并提供决策依据支持。

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全局统一视图,提供决策依据

云智慧运维监控指标体系根据整体视角、经营管理和基础运维视角提供不同监控视图,视角涵盖决策层、管理层和执行层,视图将各种数据指标以图表、地图等方式通过可视化大屏呈现。

大屏中客户满意度和用户体验等方面的信息,帮助决策者了解业务系统的整体运行状况,作出相应决策;各业务系统的重要程度、健康度和可用性等信息,帮助管理层优化系统性能,提高工作效率;帮助执行层及时发现系统中的问题,并进行相应的维护和修复,保障系统的稳定性和可用性。

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价值总结

通过云智慧IT统一运维监控指标体系,该大型汽车制造企业实现了业务系统运行健康状况全方位监控。“定量分析”与“定性判断”相结合,“运维经验”与“实时数据”相结合,“前期开发”与“后期运维”相结合的联动运维管理方式,不仅为防范运维风险提供及时预警和综合分析能力,同时也为应用系统性能优化提供了翔实和科学的参考依据。

未来,云智慧将继续深化与各企业合作,进一步拓展IT智能运维与全方位立体化监控应用范围,为企业的持续发展和创新提供坚实技术保障。

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