智能运维助力 银行数据中心存储成为数字化转型基石

智能运维通过实现存储全生命周期自动化管理、提升数据中心运营效率，助力银行数据中心存储成为数字化转型的基石。具体体现在以下几个方面：

数字化转型对数据中心基础设施提出新要求

• 业务发展驱动数据中心升级：随着金融科技发展，银行服务从线下网点转向无感植入式智能银行，深入生活场景，推动“开放银行”建设。某银行顺应趋势，成立金融科技子公司，开展零售业务数字化转型，打造特色网络金融平台，加速零售智慧银行建设。开放银行、智慧银行建设使银行业务峰值几何倍数增长，对数据中心基础设施提出新要求，该银行数据中心承载数百套重要信息系统稳定运行责任，全行生产交易类重要系统可用性常年保持在99.99%以上，核心业务系统异常率指标低于0.05‰。
• 数据中心网络与技术应用升级：2014年，该银行全面完成环形骨干网改造和分支机构割接部署，建成国内金融系统首个跨地域三地三中心的环形网络平台，打通多地数据中心机房，为跨区域一体化运营奠定基础。同时，利用“一键式”切换脚本实现重要信息系统分钟级主备切换和灾备切换，利用大数据分析、人工智能等技术开发主动预警、智能识别监控工具。
• 存储设施重要性凸显：数据中心基础设施升级使存储这一承载金融机构最重要数据资产的关键设施愈发重要。过去银行存储管理采用人拉肩扛式，存在资源变更耗时长、故障定界耗时长、报表统计效率低等问题，亟需提升安全、可控、可追溯的自动化能力，以及丰富全面的性能监控分析、报表统计、告警集中管理能力。

智能运维在存储管理中的必要性与优势

• 存储管理面临挑战：银行数据中心在存储管理上主要面临三大挑战。一是多云融合难，多云应用形成数据存储新孤岛，存储企业级能力未能支撑多云应用；二是管理效率低，传统存储管理变更复杂、易出错、值守耗人，手工故障定位耗时通常是小时级；三是资源利用率低，传统存储资源利用率往往小于40%，而资源超配率则大于20%。
• AIOps成为趋势：随着全球数据规模爆炸式增长，企业数据中心故障中与存储设备有关的故障占到70%以上。新技术和新应用层出不穷使银行数据中心运维工作日趋复杂，借助AI等技术实现智能运维成为大势所趋。AIOps借助大数据分析和机器学习算法，通过对海量运维数据的分析和学习，实现异常检测、瓶颈热点分析和多维关系分析等，帮助IT运维人员准确甄别系统异常、快速定位故障根因，并对系统运行的潜在风险进行主动预测，提前告警，最终实现IT基础设施和业务的持续洞察和主动优化改进。IDC预测到2024年，AIOps将成为IT运营的“新常态”，至少有50%的大型企业将采用自动化运维解决方案来自动化其主要IT系统和服务管理过程。
• DME平台的优势：某银行选择华为数据基础设施智能运维平台DME，该平台凭借统一的管理界面、开放的API、云上联动的AI功能、多维度智能风险预测与智能调优等优势，在实现数据存储“规划、建设、运维、优化”的同时，还实现了数据全生命周期内的自动化管理与智能运维，可以帮助客户简化存储管理流程，提升数据中心运营效率。

智能运维落地成果与未来目标

• 当前落地成果：某银行通过部署DME，已经实现存储产品的端到端运维，以及统一告警、统一性能监控、统一报表、资产台账等，在存储智能运维上向前迈出了一大步。
• 未来阶段性目标：

  实现知识图谱能力落地：提升存储问题定位速度，及时发现问题、解决问题。

  实现性能与容量的智能预测：更好地满足业务创新对存储的需求。

  借助Workload指纹实现业务最佳安置：让关键业务始终可以获得更好的存储资源保障，确保业务稳定运行。

• 未来实现价值：

  实现现有存储资源的高效利用：盘活存储资源。

  实现存储运维周期的优化：降低运营成本。

  通过开放API推动存储端到端管理流程的自动化：使能业务创新。

很赞哦!（467）