新一代智能化运维管理解决方案V3.0-2017xWord文档下载推荐.docx

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3.2.3.用户体验监控 26

3.2.4.集中告警管理 32

3.3.运维操作自动化 35

3.3.1.自动化平台 37

3.3.2.运维自动化场景 40

3.3.3.作业调度管理 46

3.4.运维管理流程 47

3.4.1.ITIL流程 47

3.4.2.工单处理 48

3.4.3.流程模型 49

3.5.运维数据分析 50

3.6.运维可视化展示 51

3.6.1.大屏可视化展示 51

3.6.2.可视化设计平台 52

3.7.运维管理门户 53

3.7.1.内部运维门户 53

3.7.2.移动运维中心 53

4.平台建设收益 54

1.运维现状与挑战

随着全球经济一体化的不断深入，尤其是在国际金融危机之后，全球经济进入了深度调整的新阶段。

以互联网、云计算、大数据、物联网为代表的现代信息技术革命催生了新型的数字经济。

目前，数字技术正广泛应用于现代经济活动中，提高了经济效率、促进了经济结构加速转变，正在成为全球经济复苏的重要驱动力。

数字经济的最大特点就是基于互联网，企业在转型的过程中也必须采用适用于互联网化的技术路线、组织构建、及商业模式，通过学习和借鉴互联网经验快速转型。

针对当前市场的变化趋势，国家提出了“互联网+计划”的国家战略，在此引领下，各行业也发布各自领域的互联网+战略，包括：

互联网+金融、互联网+政务服务、互联网+人社、互联网

+农业等。

组织战略的变化带来了信息技术的快速发展，当前私有云数据中心建设迎来新的建设浪潮，并且以大数据技术带动了行业应用的全面推进。

运维团队也从传统的后台走向业务发展的前台，从角色上实现大跨越，成立组织互联网+战略推进的新动力。

在数字化经济及云计算、大数据的新技术的影响下，组织运维工作遇到了新的挑战，主要包括：

1、数据中心进入双态模式，数据中心逐步向软件定义数据中心（SDDC）进行演进，并呈现出明确的双态（Bimodal,Gartner）特征。

2、软件定义数据中心（SDDC）对运维的挑战，软件定义数据中心（SDDC）要求具备简化并自动化的运维管理，并支持应用和基础架构交付自动化。

3、互联技术架构应用对运维的挑战，企业信息化建设中，新型互联网开放技术架构的广泛应用，对各类新技术的运维支持成为当前迫切的需求。

4、DevOps对运维的挑战，DevOps理念的快速推广，促进了业务与技术的加速融合，及开发与运维的加速融合，对运维管理尤其是自动化运维提出更高的要求。

5、运维业务模式转变的挑战，在互联网+背景下，数据中心运维业务模式发生了明显转变，技术与业务、开发与运维加速融合。

组织数据中心运维正体现出“一体化、自动化、智能化”的特性，一体化实现了运维数据与过程的融合贯通，自动化提升了运维的效率与规范化，智能化则帮忙运维从被动状

态向主动、预知状态进行转变。

智能化运维要求运维系统能够快速适用运维业务的的变化，能够达到软件定义运维（SDO，SoftwareDefinitionOperations）的能力。

软件定义运维的落地则需要通过平台化运维系统的支撑，并需要优秀的自定义、可扩展、可伸缩能力，以适应组织运维业务的不断演进变化的需要。

2.平台总体架构

优云运维管理平台采用微服务、大数据等互联网技术架构，统一平台PaaS层，产品采用平台+APP模式，平台提供统一采集操作层和资源库，应用APP基于平台服务和组件规范，可不断丰富扩展。

平台提供服务门户作为统一的运维入口，实现各类运维管理场景。

附图1. 平台架构设计

n配置管理库（CMDB）

CMDB实现对数据中心所有IT资源的配置信息管理，保证数据中心中配置项的完整性和精准性，构建运维管理元数据，并为监控、运维流程提供资源数据。

n集中监控管理

系统提供云数据中心基础资源、业务应用、用户体验全方位监控，同时提供集中的监控告警管理及监控性能数据展示。

n运维自动化管理

系统提供面向于服务器运维自动化，提升运维操作效率、降低人工操作风险。

n运维管理流程

系统提供基于ITIL的规范化运维管理流程，建立基于服务目录的对外服务交付过程，同时支持面向于云资源自动化交付管理。

n可视化展示与分析

系统提供美观形象的可视化展示平台，帮忙运维管理人员准确掌握IT运行态势与运维服务水平。

n运维管理门户

提供了运维管理门户网站、个人工作台等形式的面向外部最终用户自服务及内部人员人性化的运维界面。

此外，平台还预留多种标准接口及开放的接口体系，实现和第三方系统的功能或数据集成对接，包括云管理平台、PKI认证、短信系统、邮件系统等。

3.平台详细方案

3.1.资源配置管理（CMDB）

需实现对数据中心的物理资源、虚拟资源、软件资源及应用系统等对象的配置信息，包括配置模型的管理、配置信息的发现、配置关系的梳理、配置数据的管控，形成数据中心的配置管理库CMDB，提供统一、可信的配置数据应用支撑。

3.1.1.配置数据建模

配置管理库（CMDB）系统应当建立覆盖数据中心所有的IT资源的配置管理模型，易于理解和使用，并支持用户进行快速扩展，建立契合实际需求的配置模型。

配置模型应当能够覆盖现有网络与安全设备、服务器、存储等硬件设备，及数据库、中间件、应用软件及业务系统等软件设施，至少包括以下配置项类型：

1）机房设施，包括：

机柜、UPS、精密空调、配电柜、视频摄像头、传感器等。

2）网络与安全设备，包括：

防火墙、路由器、交换机、IDS/IPS、负载均衡器、安全网关等；

3）服务器，包括：

小型机、刀片服务器、PC服务器等；

4）存储设备，包括：

存储整列、光纤交换机、磁带机、

5）操作系统，包括：

Windows、AIX、HP-UNIX、各类Linux等；

6）数据库，包括：

DB2、Sybase、Informix、Oracle、Mysql、MongoDB、Cassandra等；

7）中间件，包括：

Weblogic、Websphere、TUXEDO、MQ、CICIS、Apache等；

8）虚拟化，包括：

VMWARE、华为、H3C、阿里云等；

9）应用软件，包括：

FTP、LDAP、AD、EmailServer等

10）业务系统，主要包括：

OA、ERP、CRM、BI等；

配置库应支持灵活的动态建模能力，可根据IT架构分层，自由、灵活的定义和调整配置模型，支持配置项类型、配置关系、配置表单的建模能力，所有设计与调整都基于可视化界面。

附图2. CMDB数据建模

配置建模能力包括资产配置项建模、关系建模以及字典目录管理和配置表单管理。

3.1.2.配置数据采集

系统支持多种资产配置信息的发现和收集手段，包括：

全网扫描、配置发现、批量导入、第三方系统的集成接口等。

3.1.2.1.全网资源扫描

系统应当提供网络扫描工具，发现网络当中的所有IP资源，并将发现的资源标识为服务器或网络设备，发现结果进入IP地址库。

应当同时扫描任务的定期执行，及时发现网络当中的IP黑户。

3.1.2.2.配置采集发现

系统应当提供配置深度发现工具，发现对象包括网络设备、服务器、操作系统、数据库、中间件、虚拟化等，并支持配置项关系的发现。

配置数据收集维护利用了多种技术手段来保证各个来源的数据准确性和完整性，系统支持向导式发现配置功能，支持

ICMP、TCP、SNMP、WMI、Telnet、SSH、CCLI、Http、DNS、JDBC、JMX、VMWare、libvirt

、XenAPI等多种协议来实现配置信息的自动发现，用户可以通过发现配置向导来实现发现范围、发现参数的设置，构建合理的配置发现策略，同时支持将发现结果导入到配置管理库中。

附图3. 自动发现配置

q发现过程

系统提供简洁直观的发现进度，实时显示当前发现进度、发现状况概要，用户可以直接观察发现过程，在发现过程中提供实时的发现信息反馈，并支持停止操作。

在发现过程中，系统能够对当前发现的资源数量按照类别进行分享统计和展现，用户可以直观了解当前发现了多少类、多少个资源信息。

对于发现日志，系统支持日志的过滤展现，能够按照过滤规则向用户展现调试、信息、警告、错误4个级别的日志信息，便于后期对配置的发现情况进行回顾和分析。

q发现结果

当发现完成或者用户终止发现时将进入浏览发现结果界面，浏览并分析发现结果，以决定后续动作，对于发现结果可以放弃并重新发现，也可以放入CMDB中进行管理。

系统支持以列表的形式来展现配置发现结果，包括IP、类型、名称等信息，并能够对发现结果进行过滤，提供配置项详情的查看（包括自身和子部件的配置信息）。

附图4. 配置发现结果

对于发现结果支持导出，能够通过EXECL导出并保存。

下方是Linux服务器自动发现的配置属性。

3.1.2.3.配置项批量导入

附图5. 自动发现属性（Linux）

为了方便使用和维护，系统支持配置项信息的EXECL格式导入和导出功能，可以根据管理需要，选定所需的配置项进行导出；

同时也可以将编辑好的EXECL文件直接导入

到系统中，实现配置信息的批量导入。

3.1.2.4.第三方数据集成

附图6. 数据批量导入

系统支持通过与第三方系统集成实现配置数据的导入。

如与华为云平台进行集成获取云资源的配置信息。

3.1.2.5.配置数据调和

附图7. 与第三方系统集成获取配置数据

从不同采集源获取到相同的资源数据时，系统能够识别并合并，并与配置库中标准数据进行比对，判断是否产生变化，如果产生变化则产生差异报告，并发出通知告知管理员进行变更审核，避免出现重复或不一致的配置信息。

附图8. 配置调和

3.1.3.配置数据维护

附图9. 配置调管理界面

数据维护主要针对采集入库的数据进行综合管理，包括数据调和、分区管理、审核管理以及权限管理。

3.1.3.1.配置分区管理

系统支持数据分区管理，能够按照用户的地域、组织机构分布等因素对配置项进行分区，建立不同的管理域，各机构分别管理自己管辖范围内的配置。

系统采用建立配置维护圈、社交协作化的思路，通过文化引导和规范约束结合的方法，

促进配置维护圈的活跃、保证配置准确率，激发用户内在动力来做好配置维护。

主要有圈子管理、人工配置维护、仓库数据的认领、配置评论、配置审核以及配置的动态展示等。

1、支持按数据维护职责建立独立的数据维护工作区，各工作区对各自团队负责管理的资源进行认领并负责对该数据的维护管理。

附图10.CMDB维护圈创建

附图11.资源数据认领

2、支持数据维护者根据自身维护需要创建过滤标签，快速查阅自身所关心的配置数据；

3、