李東昊

摘要：為落實(shí)國(guó)家“十三五”信息化發(fā)展規(guī)劃的要求，更好地滿足業(yè)務(wù)部門需求，金融業(yè)信息化建設(shè)日益復(fù)雜，軟硬件的數(shù)量與規(guī)模成倍增長(zhǎng)，這給IT運(yùn)維人員帶來(lái)了極大的困難。以人工智能為代表的高新技術(shù)為IT運(yùn)維打開了新局面。該文以IT運(yùn)維的發(fā)展歷程為起點(diǎn)，分析了智慧運(yùn)維在金融信息化建設(shè)存在的問(wèn)題，并對(duì)未來(lái)發(fā)展提出了一些建議。

關(guān)鍵詞： 信息化建設(shè); 金融業(yè); IT; 智慧運(yùn)維

中圖分類號(hào)：TP391? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2021）08-0234-02

Abstract：In order to implement the requirements of the national 13th five year plan for information development and better meet the needs of business departments， the informatization construction of the financial industry has become increasingly complex， and the number and scale of software and hardware have increased exponentially， which has brought great opportunities to IT operation and maintenance personnel Difficulties. The new technology represented by artificial intelligence has opened a new horizon for IT operation and maintenance. Based on the development of IT operation and maintenance， this paper analyzes the problems of smart operation and maintenance in financial information construction， and puts forward some suggestions for future development.

Key words：information construction; financial industry; IT; smart operation and maintenance

運(yùn)維是指運(yùn)維人員通過(guò)規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)、系統(tǒng)資源，從軟硬件兩個(gè)方面使用系統(tǒng)監(jiān)控、事件預(yù)警、業(yè)務(wù)調(diào)度、故障排查、安全維護(hù)及升級(jí)等手段保證信息系統(tǒng)處于安全穩(wěn)定，業(yè)務(wù)處于高可用的狀態(tài)。

隨著金融業(yè)信息化建設(shè)的不斷發(fā)展，運(yùn)維體系經(jīng)歷了從人工運(yùn)維到自動(dòng)化運(yùn)維的轉(zhuǎn)變。人工智能領(lǐng)域的發(fā)展、大數(shù)據(jù)技術(shù)的推廣應(yīng)用使人們的焦點(diǎn)從降低運(yùn)維復(fù)雜度，轉(zhuǎn)向?qū)χ悄芑\(yùn)維的探索。智慧運(yùn)維指通過(guò)為運(yùn)維技術(shù)賦“智”能，構(gòu)建高效率的運(yùn)維服務(wù)體系。

目前，金融業(yè)信息化建設(shè)已經(jīng)從封閉、專用、集中的單數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)型成了國(guó)產(chǎn)、開放、分布式的多數(shù)據(jù)中心。這使得傳統(tǒng)的運(yùn)維手段難以適應(yīng)當(dāng)前的業(yè)務(wù)需求，科技部門需要花費(fèi)大量人工成本去管理信息系統(tǒng)與設(shè)備。同時(shí)，生產(chǎn)環(huán)境下的業(yè)務(wù)系統(tǒng)需要穩(wěn)定的運(yùn)行環(huán)境，增加了機(jī)房值守人員的運(yùn)維壓力。綜上，加劇了金融業(yè)對(duì)現(xiàn)有的運(yùn)維體系的創(chuàng)新需求。

1 研究現(xiàn)狀

智慧運(yùn)維的思想由Gartner公司2016年提出并產(chǎn)生了AIOps這一專有名詞，最開始是Algorithmic IT Operations的縮寫。隨著人工智能領(lǐng)域的發(fā)展，越來(lái)越多的學(xué)者嘗試將AI技術(shù)引入到IT運(yùn)維中，如今時(shí)代賦予了AIOps更加特殊的含義，即AI for IT Operations。2017年裴丹教授在中國(guó)應(yīng)用性能管理大會(huì)上發(fā)表演講《智能運(yùn)維中的科研問(wèn)題》，主張應(yīng)用AI技術(shù)從海量IT信息資源中學(xué)習(xí)運(yùn)維規(guī)則。

IT運(yùn)維的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)時(shí)期：手工運(yùn)維、自動(dòng)化運(yùn)維、智慧運(yùn)維。

受限于人為因素，手工運(yùn)維在運(yùn)維效率、系統(tǒng)可用性、系統(tǒng)可靠性上表現(xiàn)較差。同時(shí)在運(yùn)維時(shí)需要掌握多種系統(tǒng)操作知識(shí)，指令多、流程復(fù)雜、學(xué)習(xí)成本大。基于以上特性，手工運(yùn)維不適用于大型分布式、集群式的系統(tǒng)運(yùn)維場(chǎng)景，在金融信息化領(lǐng)域已經(jīng)較少使用。

為了降低人工成本，提高運(yùn)維效率，自動(dòng)化運(yùn)維將煩瑣重復(fù)的操作命令，集成到自動(dòng)化執(zhí)行工具中，有效地提升了運(yùn)維效率。同時(shí)自動(dòng)化的執(zhí)行指令，能夠避免因人為原因輸錯(cuò)指令導(dǎo)致系統(tǒng)出現(xiàn)異常，因此具有較高的系統(tǒng)可靠性與可用性，在一定程度上降低了運(yùn)維成本，節(jié)約了人力資源，是目前金融業(yè)廣泛使用的運(yùn)維手段。國(guó)有商業(yè)銀行已基本實(shí)現(xiàn)IT集中化運(yùn)維管理，并持續(xù)向深度自動(dòng)化、云服務(wù)化方向發(fā)展[1]。

人工智能的發(fā)展促進(jìn)了IT運(yùn)維產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，智慧運(yùn)維通過(guò)應(yīng)用大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，能夠自動(dòng)分析響應(yīng)系統(tǒng)事件，并級(jí)聯(lián)多種自動(dòng)化的運(yùn)維工具處理事件，有效地提升了運(yùn)維效率。通過(guò)預(yù)訓(xùn)練智能化的模型，采用多種策略能夠及時(shí)對(duì)潛在異常進(jìn)行智能分析、預(yù)警、決策，系統(tǒng)可靠性與可靠性表現(xiàn)最好，是目前針對(duì)大規(guī)模分布式系統(tǒng)運(yùn)維的最理想的解決方案。

依托于目前運(yùn)維監(jiān)控工具，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)IT基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行一定程度的可視化展示，這為智慧運(yùn)維的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。通過(guò)運(yùn)用AI技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，構(gòu)建模型預(yù)測(cè)或鑒別故障，實(shí)現(xiàn)智能化運(yùn)維。通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)參數(shù)閾值，結(jié)合數(shù)據(jù)實(shí)際進(jìn)行運(yùn)行情況分析，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)，提升故障檢測(cè)效率，同時(shí)也能降低金融機(jī)構(gòu)的運(yùn)維成本。相關(guān)互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)產(chǎn)品不斷完善，其中，阿里巴巴GOC團(tuán)隊(duì)發(fā)布了AIOps智能運(yùn)維故障管理平臺(tái);華為針對(duì)金融、運(yùn)營(yíng)商等行業(yè)提出了FusionInsight企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，滿足行業(yè)日常運(yùn)行維護(hù)需求。藍(lán)鯨智云運(yùn)維平臺(tái)優(yōu)化任務(wù)調(diào)度引擎，實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)的自助式管理。在以金融業(yè)為代表的數(shù)據(jù)密集型行業(yè)中：中國(guó)聯(lián)通廣西分公司構(gòu)建了一個(gè)高可用的微服務(wù)開發(fā)平臺(tái)，驗(yàn)證了容器環(huán)境部署分布式運(yùn)維支撐系統(tǒng)的可行性[2]。湖南煙草局針對(duì)云管理系統(tǒng)上的信息資源設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于大數(shù)據(jù)的智能運(yùn)維系統(tǒng)，智能分析采集的數(shù)據(jù)并快速做出響應(yīng)，簡(jiǎn)化了日常運(yùn)維工作[3]。交通銀行構(gòu)建了一體化運(yùn)維體系，實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)生產(chǎn)系統(tǒng)的高效自動(dòng)化運(yùn)維[4]，各功能模塊的低耦合設(shè)計(jì)，為AI技術(shù)的使用與推廣奠定基礎(chǔ)。工商銀行數(shù)據(jù)中心已經(jīng)開始逐步規(guī)范運(yùn)維對(duì)象改造現(xiàn)有運(yùn)維系統(tǒng)，從監(jiān)控體系、運(yùn)維管理平臺(tái)、數(shù)據(jù)治理、新技術(shù)探索四個(gè)方面展開[5]。陽(yáng)光保險(xiǎn)從應(yīng)用系統(tǒng)出發(fā)網(wǎng)絡(luò)、中間件、數(shù)據(jù)庫(kù)等數(shù)據(jù)層面打造了全鏈路監(jiān)控平臺(tái)，有效提升了企業(yè)系統(tǒng)運(yùn)維能力。劉亞軍[6]設(shè)計(jì)提出了一個(gè)針對(duì)銀行IT服務(wù)運(yùn)維監(jiān)控系統(tǒng)，解決了跨平臺(tái)設(shè)備通用性差的問(wèn)題，從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)IT資源的有效管理。興業(yè)銀行在自動(dòng)化運(yùn)維的基礎(chǔ)上引入AI、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，主動(dòng)向精細(xì)化的以算法為主導(dǎo)的智慧運(yùn)維轉(zhuǎn)型[7]。文獻(xiàn)[8] 提出了一種基于巡檢機(jī)器人的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)架構(gòu)，探索了巡檢機(jī)器人在運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用方式。這些案例說(shuō)明智慧運(yùn)維在金融行業(yè)正處于起步階段，還存在一些問(wèn)題需要進(jìn)一步研究。

2 智慧運(yùn)維在金融業(yè)推廣存在的困難

2.1 智慧運(yùn)維建設(shè)成本大，維護(hù)更新頻繁

建設(shè)成本主要體現(xiàn)在運(yùn)行基礎(chǔ)環(huán)境以及后期維護(hù)上，智慧運(yùn)維是在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的基礎(chǔ)上通過(guò)經(jīng)過(guò)大量運(yùn)算實(shí)現(xiàn)的，需要耗費(fèi)大量的計(jì)算資源及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)資源。同時(shí)在部署與應(yīng)用過(guò)程中需要根據(jù)采集數(shù)據(jù)不斷對(duì)模型進(jìn)行更新維護(hù)，難以預(yù)測(cè)對(duì)業(yè)務(wù)的影響范圍且在業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的故障溯源工作量大。

2.2 多來(lái)源數(shù)據(jù)采集存在壁壘

智慧運(yùn)維依靠異常檢測(cè)、時(shí)序預(yù)測(cè)等模式識(shí)別技術(shù)對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。要實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的運(yùn)維離不開高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行過(guò)程中存在大量數(shù)據(jù)信息，包括硬件設(shè)備、數(shù)據(jù)庫(kù)、中間件、運(yùn)行物理環(huán)境等監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，系統(tǒng)、應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)等日志數(shù)據(jù)，加之對(duì)應(yīng)設(shè)備的配置數(shù)據(jù)，如何關(guān)聯(lián)時(shí)序信息，打通多源數(shù)據(jù)交互通道仍是智慧運(yùn)維體系建設(shè)所面臨的挑戰(zhàn)。

2.3 金融科技標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范需要更進(jìn)一步加強(qiáng)

金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景下，應(yīng)用人工智能技術(shù)試點(diǎn)單位較少，以人工智能為代表的新技術(shù)尚未在金融業(yè)運(yùn)維場(chǎng)景下證明其技術(shù)穩(wěn)定性與可靠性。將人工智能技術(shù)引入金融領(lǐng)域，目前仍存較大金融風(fēng)險(xiǎn)，其中涉及機(jī)構(gòu)金融信息保護(hù)，金融數(shù)據(jù)安全，相應(yīng)的金融應(yīng)用新技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)排查制度及對(duì)應(yīng)金融標(biāo)準(zhǔn)制定不夠詳細(xì)，需要進(jìn)一步完善。

3 結(jié)束語(yǔ)

金融業(yè)的高速發(fā)展離不開科技的支持，隨著高新技術(shù)的發(fā)展，銀行對(duì)信息化建設(shè)要求更高，運(yùn)維任務(wù)更重。智慧運(yùn)維技術(shù)的出現(xiàn)很好地解決了事前預(yù)測(cè)、事后定位回溯等傳統(tǒng)運(yùn)維難題，對(duì)金融業(yè)的發(fā)展具有重要意義。未來(lái)引導(dǎo)高新技術(shù)與生產(chǎn)環(huán)境相適應(yīng)，可采取試點(diǎn)的方式，逐步從測(cè)試到生產(chǎn)環(huán)境過(guò)度。

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