一文搞懂：什么是数字化IT运维？（三）

赋能型技术平台：采用可扩展架构及新技术，支撑数字化运维系统价值实现

“工欲善其事，必先利其器”，数字化运维的转型离不开技术与工具的革新与应用。随着微服务架构、大数据、人工智能等技术的涌现，运维也相应地提出了面向业务的运维、自治运维、零业务影响和人工干扰等理念与目标。

将集中式架构演变为基于微服务的一体化平台架构。传统业务支撑系统往往采用集中式单体式架构，系统臃肿庞大，难以迅速推出新功能，降低了运维响应业务变化的能力。使用开放、轻量、敏捷高效的微服务技术架构，能够基于业务需求，通过将功能分解到各个离散的服务中以实现对解决方案的解耦与快速响应。

建立综合数据平台以支持多维数据的运营。通过综合数据平台的建设，充分发挥数据资产的能力，将不同系统、不同部门的资源数据、运维数据、业务运营数据等数据集成整合、制定统一合理规范的数据提取口径、指定专业人员及时提取数据并定期维护。有利于实时监测分析，从异常数据中发现问题、及时找出原因并协助做出针对性的调整，增加决策的自由度、精准度和科学性，促进业务的精细化、敏捷运营管理。

开发编排能力以支持快速变化的业务需求。传统软件工具开发周期时间较长，且需要具备较高的代码能力。低代码/零代码的编排能力能拿来即用，对于一些需要快速响应且需求复杂程度较低的需求，业务人员可以通过编排对现有能力进行规则化组合，缩短开发的周期，满足多样化业务需求，提升用户体验。

试点成熟的数字化技术，以支持自动化和自治化运营。将运行成熟的大数据分析和人工智能/机器学习技术应用于数字化运维工作中，基于大量运维数据进行积极探索，在故障分析、根因推荐、智能调度、参数推荐、自动调测、自动配置等方面通过人工智能的手段辅助分析并推荐最优方案，实现运维自动化与自治化水平不断提升。

柔性组织结构：以更加敏捷、创新和客户导向的方式运作

柔性组织结构是一种与传统、层级化、固定的组织结构相对的组织形式。它强调的是适应性、灵活性和快速响应，以满足不断变化的市场和环境需求。柔性组织结构通常更加扁平、去中心化，并鼓励跨部门或跨团队的协作。

在数字化背景下，柔性组织结构获得了新的定义和实践。数字化不仅改变了组织的工作方式，还加速了组织对变化的响应速度，其特点是：

• 数字化工具支持：
  现代的协作工具、云技术和数据分析平台为柔性组织结构提供了技术支持，使得团队可以在任何地方、任何时间进行协作，实现真正的全球化和无缝连接。
• 数据驱动决策：
  在柔性组织中，决策更加依赖于数据分析和实时反馈，而不是仅仅依赖于层级和经验。这使得组织能够更快速、准确地响应市场变化。
• 持续的创新文化：
  数字化鼓励组织不断尝试新的方法和工具，从而形成一种持续的创新文化。柔性组织结构为员工提供了更大的自由度，鼓励他们探索和实验。
• 客户为中心：
  数字化使得组织更加客户导向。柔性组织结构允许组织快速调整其资源和策略，以满足客户的不断变化的需求。
• 自动化与人工智能：
  数字化技术，特别是自动化和AI，可以处理重复和例行的任务，使得员工可以专注于更有价值、更具创新性的工作。这进一步加强了柔性组织结构中的创新和自主性。
• 网络化组织：
  数字化促进了组织的网络化，使得组织不再是一个固定的实体，而是一个不断变化、适应和学习的网络。
• 敏捷方法论：
  数字化时代的柔性组织结构常常采用敏捷方法论，如Scrum或Kanban，以支持快速、迭代的工作方式。

改进型指标管理体系：从优秀到卓越的推动力

数字化运维的提升并非一蹴而就的过程，它要求我们将敏捷和迭代的思维深入到运维体系的每一个角落。这种方法论不仅仅是技术的实施，更关键的是对整个组织的工作方式和思维模式的影响。

• 数据驱动的决策过程

数据是数字化运维转型的基石。决策的每一步都应该基于数据，这就要求我们在运维各环节定义一系列的关键性能指标（KPI）。这些指标不应该仅仅是技术指标，如系统的可用性或者响应时间，而应该更加关注业务指标，如客户满意度、业务流程效率等。通过监控这些KPI，并基于数据进行分析和决策，数字化运维能够不断地自我完善和进化。

• 关键成功要素法（KSF）在指标建设中的运用

成功的指标体系建设起始于关键成功要素的识别。关键成功要素是影响组织达到目标的最重要的因素。通过对业务进行深入分析，识别出这些要素，然后围绕它们设计KPI。例如，如果客户满意度是一个关键成功要素，那么相关的KPI可能包括客户投诉率、服务请求的解决时间等。

• 融入数字化运维文化要素的指标设计

数字化运维不仅仅是技术的变革，更是文化的转型。在设计指标时，应该将价值导向、主动性、赋能以及效率等文化要素融入其中。例如，通过建立鼓励创新和持续学习的指标，可以促进组织文化向着主动和赋能的方向发展；而通过优化流程来减少浪费、提高效率的指标，则可以反映和推动组织效率文化的建设。

总之，数字化运维的优化是一个循序渐进的过程，依赖于敏捷迭代思维、数据驱动的决策、关键成功要素的精准把握以及文化要素的融入。通过持续跟踪和改进这些指标，组织能够不断从优秀迈向卓越，最终实现数字化转型的终极目标。

数字化运维的主要手段：标准化、自动化、平台化管理
 

在数字化运维的落地抓手方面，要组合考虑到组织、流程、技术、指标这些关键要素，按照“先有理论突破，再有落地实践”的模式，此次从标准化、自动化、平台化的演进方向进行数字化落地的实施。

1. 标准化管理：
   通过建立统一的运维流程和标准，确保整个组织在执行运维工作时的一致性和高效性。
   标准化可以降低复杂性，提高运维团队的响应速度和服务质量。
2. 自动化管理：
   自动化是实现运维效率的关键。
   结合AIOps，通过自动化工具和脚本，可以减少人工干预的需要，从而减少错误，提高执行速度和准确性。
3. 平台化管理：
   运维平台化管理是通过构建集中的运维平台来实现对各种运维工具和服务的统一管理和协调。
   平台化不仅提供了集中的可视化界面，还可实现跨团队和部门的协作，为整个组织的数字化转型提供强有力的支撑。

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总而言之，非互联网行业的数字化转型对运维提出了新的挑战和要求，运维团队需主动适应和推动变革，强调价值导向，专注于业务赋能，同时通过标准化、自动化、平台化管理等手段，实现更高效和灵活的运维服务。