实战 | 打造运维中台基座，赋能运维新动能——农业银行数据中心运维自动化与智能化实践

农业银行数据中心通过构建运维中台基座，结合自动化与智能化实践，实现了运维效率提升、资源快速交付、故障快速定位与恢复，并探索了数据驱动的智能化运维路径，为数字化转型提供了关键支撑。

一、运维中台建设：共享业务、数据与计算能力

1. 统一采控体系构建运维触角

   问题：传统采控代理种类繁杂，导致系统性能风险和数据管理困难。

   解决方案：建立分布式统一采控体系，通过统一代理框架实现配置发现、指标采集和自动化操作，提供标准化服务接口。

   效果：支持大规模一体化采集与控制，例如通过插件扩展实现F5统一管理，有效支撑总行运维活动。

2. 配置中心：三分建、七分管

   核心原则：以应用为中心设计模型，建立资产视图，明确核心配置属性与关联关系。

   管理策略：

   生命周期管理：将配置上下线与生产变更紧密结合，实现“无配置不投产”。

   数据治理：分步确认配置“三要素”（服务目录、分区、IP地址），通过自动验证+人工确认提升准确性。

   消费场景：作为唯一消费渠道，支持快速查询受影响系统、告警归并与快速处置。

3. 流计算平台支撑的基础设施监控

   技术架构：基于Spark、Kafka、ES构建标准化采集、处理、存储与查询架构。

   创新点：

   数据处理：采用流计算突破传统内存与数据库计算瓶颈，支持大规模监控接入。

   告警分析：联动配置与事件数据，提升告警有效性。

二、运维场景实践：打通运维最后一公里

1. 投产资源交付场景

   流程优化：通过云平台串联资源申请、评估、分配、生产、配置采集与监控配置，实现一键式提交与一站式交付。

   效果：运维人员参与度下降，交付速度显著提升。

2. 系统画像与告警整合场景

   功能实现：汇聚应用与基础设施监控数据，以应用系统为维度展示配置、核心指标、性能与告警，建立全景运维视图。

   价值：辅助快速定位故障，例如网络条线通过五维态势图综合展示告警、流量、ping检测等数据，实现异常快速发现与恢复。

3. 应急处置与切换场景

   预案沉淀：总结基础设施与应用系统应急处置流程，形成标准化操作手册。

   目标达成：朝着“5分钟异常发现、10分钟故障定位、20分钟异常恢复”迈进，例如网络条线通过综合态势图实现快速响应。

三、数据+算法：探索智能化运维之路

1. 健康度模型

   功能：结合业务、监控、告警数据实时评估系统健康状况，展示全局运行状态。

2. 预测分析

   应用：对交易量、性能等时序数据建立动态基线，为无阈值智能告警提供基础。

3. 智能告警压缩与推荐

   技术：基于NLP合并告警文本，降低数量；通过关联规则提升告警有效性。

4. 经验与算法结合

   实践发现：简单告警规则可能比复杂算法更精准，因其依赖运维专家长期积累的经验。

   未来方向：通过知识图谱将专家经验转化为智能化工具，支持故障预测、定位与自愈。

四、总结与展望

农业银行数据中心通过运维中台建设，解决了数据孤岛、配置管理复杂等问题，实现了运维自动化与场景化快速交付。智能化实践表明，数据与算法的结合需以运维经验为基础，未来将进一步推动知识图谱建设，使运维从“人工干预”向“自主决策”转型，为数字化转型提供更稳健的支撑。

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