制造行业数字化运维破局之道

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了制造行业数字化运维破局之道。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

项目背景

某大型汽车制造集团,致力于通过数字化、智能化运营手段为用户提升提供高品质的汽车产品和服务。IT部门不仅为内外部持续提供服务,同时为业务运营与核心系统运行提供重要支撑。数字化运维作为数字化转型的核心基础,不但要保障数据安全、故障排查、流程管理等日常运维管理,而且要快速满足不断增长的业务需要。

IT面临的挑战

缺乏统一监控的标准和体系

对不同监控系统之前数据接入和维护的统一标准、监控的关键指标以及精准告警的需要更高的要求。

缺乏IT数据的管理

多个监控系统之间数据无法打通和联动的问题,多种模型采用相同的模版,历史缺失数据无法有效补充,难以配置关联关系。

缺少标准的服务与流程

内外部IT服务缺少统一、标准、规范的流程,业务、组织、资产需要相匹配的业务闭环进行统一的管理,快速响应,提高服务水平。

建体系铸平台

通过深度调研和运维咨询服务落地,帮助客户构建运维数字化蓝图、运维数字化技术框架、运维数字化建设路线的规划,实现运维服务“面向业务与数据”的转型。同时根据数字化运维顶层设计,逐步落地实践,最终达成“降低成本、增加效益、安全运行、保障业务”的目标,大幅提升整体运维服务水平。

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全链路监控体系

统一关联业务系统的应用/基础/网络视图,统一关联设备本身的运行,设备之间、设备与系统间的关系视图情况,提升运维及故障处置效率,强化业务连续性。

  • 监控指标: 接入第三方监控的指标,并进行清洗入库,提供指标数据支撑。
  • 日志监控: 接入日志数据,全量日志数据统一采集分析。
  • 调用链: 对APM指标/调用追踪数据进行梳理,接入及验证,提供应用调用相关数据。
  • 告警数据: 接入第三方监控工具的告警,基于指标和算法进行智能告警场景应用。

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智能化数据能力

落地CMDB,实现配置数据归一化更新和一元化引用,监控指标、日志、告警数据集中存管,协同ITIL流程、协同部分自动化运维场景,制定配置数据消费服务标准,配置准确率达到95%。

  • 以各应用系统为维度,从应用——>服务——>组件——>虚拟主机——>物理机——>交换机——>终端设备进行垂直梳理,并进行关联关系梳理。
  • 全链路监控模块通过接口方式调用CMDB的配置数据及配置项关联关系进行相关拓扑展示。
  • 当出现故障的时候,可快速查看到告警对象相关的配置数据及关系数据,快速定位问题。

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IT共享服务能力

从被动式变为主动式IT服务,全面数字化服务响应和服务处置,业务流程实现标准化和智能化,IT组织变得高效敏捷实现IT预期价值,降本增效,服务质量和用户体验大幅提升。

  • 基于ITIL/ITSS的IT服务管理,建设组织/流程/人员规范化体系。
  • 服务台(ITSM+事件)、智能机器人(ITSM+自动化)和知识库(ITSM+监控)服务能力。
  • 自动化巡检、智能化定位分析、自动化运维等AI运维场景应用。

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客户价值

利用标准化的业务-IT全链路监控机制,通过标准化和监控指标体系,实现“快速发现、根因定位、防止再发”,保障业务连续性的同时,服务响应处置、IT管理决策、组织流程优化全面提升。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-744521.html

  • 建立监控标准: 统一监控指标和标准,扩大监控范围,问题发现时间减少20分钟。
  • 全链路监控: 统一关联业务系统从终端到应用的全链路视图,重大问题定位与解决时间减少1小时。
  • CMDB体系建设: 系统、资产和数据标准化、规划化应用,减少业务风险,提升处置效率,数据纳管率提升至95%

到了这里,关于制造行业数字化运维破局之道的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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