近日，由中國(guó)銀行業(yè)協(xié)會(huì)金融科技專業(yè)委員會(huì)指導(dǎo)，金科創(chuàng)新社主辦的“第二屆金融數(shù)據(jù)智能優(yōu)秀解決方案評(píng)選”結(jié)果揭曉。經(jīng)過建設(shè)銀行、農(nóng)業(yè)銀行、民生銀行、中國(guó)人壽、太平洋保險(xiǎn)等大中型金融機(jī)構(gòu)的數(shù)十位IT專家的嚴(yán)格評(píng)審、打分和答辯環(huán)節(jié)的詳細(xì)問詢，云智慧“金融行業(yè)智能業(yè)務(wù)運(yùn)維解決方案”獲得“2020金融數(shù)據(jù)智能·專家推薦TOP10優(yōu)秀解決方案”和“2020金融數(shù)據(jù)智能·運(yùn)維創(chuàng)新優(yōu)秀解決方案”兩大獎(jiǎng)項(xiàng)。
正是憑借先進(jìn)的AIOps理念和豐富的金融行業(yè)實(shí)踐成果，云智慧“金融行業(yè)智能業(yè)務(wù)運(yùn)維解決方案”才能在上百套參選方案中脫穎而出，獲得金融行業(yè)專家一致認(rèn)可和推薦。中國(guó)民生銀行北京分行科技部兼數(shù)據(jù)應(yīng)用部總經(jīng)理郭慶對(duì)云智慧“金融行業(yè)智能業(yè)務(wù)運(yùn)維解決方案”作出如下評(píng)價(jià)：“實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的可視化、自動(dòng)化實(shí)時(shí)監(jiān)控目標(biāo)，并提供自動(dòng)化日志分析等功能，利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能自動(dòng)設(shè)置比人工更為合理的監(jiān)控閾值等。”
下面就讓我們一起來看看云智慧參評(píng)方案的概要內(nèi)容和相關(guān)應(yīng)用實(shí)踐案例。
行業(yè)背景
如今金融行業(yè)掀起了一場(chǎng)數(shù)字化變革的浪潮，無論運(yùn)營(yíng)方式還是消費(fèi)場(chǎng)景都產(chǎn)生了巨大變化，傳統(tǒng)低效的人工服務(wù)模式逐漸被高效的數(shù)字化方式所取代。手機(jī)銀行、電子理財(cái)、電子保單、移動(dòng)查勘等數(shù)字業(yè)務(wù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大使得金融業(yè)IT運(yùn)維面臨軟硬件數(shù)量激增、應(yīng)用和架構(gòu)復(fù)雜化、變更頻繁、運(yùn)維數(shù)據(jù)井噴等困難和挑戰(zhàn)。
【數(shù)字化應(yīng)用系統(tǒng)架構(gòu)示例】
行業(yè)痛點(diǎn)
由于IT發(fā)展所處的階段不同，不同金融機(jī)構(gòu)遇到的痛點(diǎn)也有所不同，總結(jié)下來主要有幾個(gè)方面：
缺乏面向業(yè)務(wù)的端到端應(yīng)用性能監(jiān)控，已有監(jiān)控屬于底層監(jiān)控，缺少業(yè)務(wù)層面的用戶體驗(yàn)及應(yīng)用性能監(jiān)控，無法及時(shí)有效的感知業(yè)務(wù)運(yùn)行健康及性能質(zhì)量。
缺乏立體化監(jiān)控體系，當(dāng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)出現(xiàn)問題時(shí)，無法快速定位是網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、中間件、應(yīng)用、數(shù)據(jù)庫(kù)哪一層次導(dǎo)致的故障。
監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)孤島叢生，各控工具產(chǎn)生的數(shù)據(jù)都孤立存在，無法將各層次的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)有效關(guān)聯(lián)應(yīng)用，故障排查困難，效率低下，無法從全局掌握IT運(yùn)維的狀態(tài)。
海量運(yùn)維數(shù)據(jù)價(jià)值無法充分挖掘，產(chǎn)生大量運(yùn)維數(shù)據(jù)，缺乏標(biāo)準(zhǔn)化體系，只能進(jìn)行簡(jiǎn)單分析，無法進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和融合智能分析管理，例如綜合業(yè)務(wù)可視化、根因分析、異常檢測(cè)、智能告警等。
解決方案
云智慧金融行業(yè)智能業(yè)務(wù)運(yùn)維解決方案以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)、算法為支撐、場(chǎng)景為導(dǎo)向，結(jié)合行業(yè)最佳實(shí)踐進(jìn)行封裝，幫助用戶逐步建立數(shù)字化運(yùn)維管理體系：
? 通過輕量級(jí)、低入侵、松耦合的立體化監(jiān)控工具集幫助用戶采集全棧運(yùn)維數(shù)據(jù);
? 通過專業(yè)運(yùn)維數(shù)據(jù)庫(kù)組織、存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù);通過指標(biāo)體系管理幫助企業(yè)打造集中、統(tǒng)一、規(guī)范和高效的指標(biāo)體系;
? 通過數(shù)字化運(yùn)維工作臺(tái)、數(shù)字化運(yùn)維監(jiān)控中心、智能事件管理等產(chǎn)品落地運(yùn)維數(shù)據(jù)在不同場(chǎng)景下的應(yīng)用。
【面向金融行業(yè)的AIOps整體平臺(tái)架構(gòu)圖】
案例1：一體化大數(shù)據(jù)運(yùn)維管理平臺(tái)
隨著業(yè)務(wù)系統(tǒng)的全面互聯(lián)網(wǎng)化，金融核心業(yè)務(wù)應(yīng)用對(duì)網(wǎng)絡(luò)的依賴程度越來越高。因此，需要一套符合全新業(yè)務(wù)理念的一體化大數(shù)據(jù)運(yùn)維管理平臺(tái)，對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施、網(wǎng)絡(luò)鏈路、應(yīng)用系統(tǒng)性進(jìn)行統(tǒng)一監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)基于業(yè)務(wù)的端到端應(yīng)用系統(tǒng)性能監(jiān)控管理。
【一體化大數(shù)據(jù)運(yùn)維管理平臺(tái)】
通過全球部署的骨干網(wǎng)監(jiān)測(cè)點(diǎn)節(jié)點(diǎn)，特別是國(guó)內(nèi)100多個(gè)重點(diǎn)城市的監(jiān)測(cè)點(diǎn)，持續(xù)監(jiān)控微信客服等業(yè)務(wù)場(chǎng)景中區(qū)域用戶體驗(yàn)問題，以及移動(dòng)、瀏覽器用戶遇到的頁(yè)面加載緩慢的問題，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決網(wǎng)絡(luò)性能瓶頸。
【網(wǎng)絡(luò)鏈路監(jiān)控】
通過在移動(dòng)APP上集成SDK，抓取移動(dòng)端出現(xiàn)的緩慢、錯(cuò)誤、崩潰、卡頓等問題，從發(fā)現(xiàn)問題到定位問題只需要2～5分鐘時(shí)間，大大提升了IT部門解決前端用戶體驗(yàn)問題的效率。
通過端到端監(jiān)控技術(shù)，基于唯一的請(qǐng)求ID標(biāo)識(shí)自動(dòng)串接從用戶前端到后端應(yīng)用代碼以及基礎(chǔ)設(shè)施的整個(gè)請(qǐng)求，基于單次請(qǐng)求序列還原問題快照，幫助用戶從外到內(nèi)逐步分析每個(gè)環(huán)節(jié)對(duì)應(yīng)用性能造成影響的問題瓶頸。
【端到端應(yīng)用監(jiān)控】
通過在應(yīng)用服務(wù)實(shí)例上部署Agent，實(shí)現(xiàn)對(duì)微服務(wù)實(shí)例的監(jiān)控，幫助運(yùn)維人員更快速、更精確地定位微服務(wù)后端的性能問題。
【可視化監(jiān)控大屏】
通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量、移動(dòng)端、瀏覽器端和應(yīng)用端的監(jiān)控，獲得了豐富的多源數(shù)據(jù)指標(biāo)，通過統(tǒng)一可視化工具將數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析并實(shí)時(shí)展現(xiàn)，為管理決策提供有效數(shù)據(jù)依據(jù)。
案例2：基于大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的智能運(yùn)維平臺(tái)建設(shè)
某金融機(jī)構(gòu)的監(jiān)控體系覆蓋超過數(shù)十萬臺(tái)主機(jī)和數(shù)千個(gè)系統(tǒng)，產(chǎn)生了海量監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，運(yùn)維管理面臨更大的挑戰(zhàn)。需要基于大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建新一代的智能運(yùn)維平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)運(yùn)維數(shù)據(jù)的智能化處理、關(guān)聯(lián)分析、故障根因定位和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。
【智能運(yùn)維平臺(tái)建設(shè)架構(gòu)】
利用現(xiàn)有監(jiān)控資源指標(biāo)，建設(shè)運(yùn)維工作臺(tái)，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜業(yè)務(wù)模型下的異常檢測(cè)、故障定位、根因分析、決策分析支持;
利用專業(yè)運(yùn)維數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)海量運(yùn)維數(shù)據(jù)的高效采集和存儲(chǔ)、大規(guī)模數(shù)據(jù)離線計(jì)算分析;
針對(duì)主機(jī)、存儲(chǔ)、應(yīng)用系統(tǒng)、業(yè)務(wù)場(chǎng)景和運(yùn)維場(chǎng)景，形成產(chǎn)品經(jīng)理、運(yùn)維人員、研發(fā)人員、ECC值班視圖;
通過可視化大屏實(shí)時(shí)展現(xiàn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的關(guān)鍵指標(biāo)，第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)異常，輔助運(yùn)維人員進(jìn)行運(yùn)維決策和自動(dòng)化處理;
利用異常檢測(cè)算法對(duì)系統(tǒng)問題進(jìn)行深度分析，通過業(yè)務(wù)場(chǎng)景的調(diào)用鏈關(guān)系以及應(yīng)用的指標(biāo)數(shù)據(jù)，定位到可能引起異常的應(yīng)用指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)根因定位。
方案價(jià)值
云智慧金融行業(yè)智能業(yè)務(wù)運(yùn)維解決方案充分利用大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)，幫助企業(yè)建立了立體化監(jiān)控和運(yùn)維管理體系，打破數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)運(yùn)維事件的統(tǒng)一管控、IT故障的智能分析和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、數(shù)字化業(yè)務(wù)健康的可視化決策和IT服務(wù)管理流程的智能優(yōu)化。
對(duì)于不同規(guī)模、不同IT成熟度、不同需求場(chǎng)景的金融企業(yè)，提供靈活定制、模塊化的產(chǎn)品和解決方案組合，用較高性價(jià)比滿足用戶的差異化需求。
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