金融科技引领运维痛点的六个方面！
发表时间：2023-11-23 11:03:23
文章来源：炫佑科技
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金融科技引领运维痛点的六个方面！
随着我行业务快速发展，金融科技领先效应不断增强，业务系统数量不断上升，相应的软硬件基础设施也越来越庞大。 各个系统对应的运维难度和复杂程度也与业务量快速增加有关，标准化、精细化运维无法有效实施，越来越多的运维痛点开始显现。 同时，各种运维风险也随之产生，影响业务连续性。 其痛点主要体现在以下六个方面：
1、信息资源数据难管理、难利用、准确率低的痛点。
（1）使用多个EXCEL表维护数千台服务器和100多个应用系统的软硬件资源信息。 信息无法及时同步共享和更新。 数据错误率较高，很容易导致运维工作的误判。
(2)为了保证EXCEL表格数据的准确性，需要经常对信息资产进行盘点，费时费力。
（3）无法体现数据之间的相关性，数据无法利用，更不能被信息系统利用。
2、基础监控盲点较多，覆盖不全。 信息系统故障无法及时响应，报警信息无法正确匹配软硬件资源，导致误报。
（1）信息资产多，信息更新快，监控部署和清除跟不上变化，需要经常检查和填补漏洞。 未及时监控的系统风险极大。
（2）不受自动化运维系统控制的计算实例无法自动采集信息、批量查询、操作和检查，需要人工整理和发现。
(3)非自动监控和运行的计算实例无法通过有效手段告知运维人员。
3、运维人员忙于复杂的软件、硬件和运行环境的部署、安装、创建和配置。 整体运维效率较低，精细化程度不高。
（1）运维人员的大部分精力都花在了运维环境的部署上，尤其是新系统上线频繁、上线量和环境部署量较大的情况下。 由于时间不够，他们无法接受具有较高运维价值的培训。 运维视野和思路无法扩展。
(2)单个系统都是手动一一部署、安装、创建和配置的，容易出现遗漏、不匹配或者多个需要一致的计算实例的配置存在差异的情况。
（3）监控、备份等运维服务没有得到重视。 运维人员完成大量应用环境准备后，没有精力部署监控和备份，导致系统上线后无法进行有效监控的问题。
4、存在直接运维风险。 运维人员水平参差不齐。 不可能调动更多运维人力参与运维工作自动化软件开发，释放更多操作人员的主观能动性。 集团运维的价值和力量严重缺失。
(1)运维人员少，工作压力大，操作人员较多，但工作范围比较单一。 但由于运维技术的专业性，操作人员无法更好地融入到运维团队中。
(2)人工巡检直接登录系统。 通过超级用户检查，存在很大的风险和隐患。 检验人员素质参差不齐。 需要依靠运维人员实时跟踪他们的巡检，既消耗精力，又让其他事情搁置。
（3）每次人工巡检的结果没有归档和保留，无法查询，导致运维巡检数据丢失，无法有效积累，无法通过历史运维挖掘深层信息数据。
5、日常运维巡检过程中可能会因巡检操作不当带来衍生风险。 需要巡检的软硬件设备数量日益增多。 检验效率低下，漏检现象严重。
（一）检查点多、类别多、覆盖面广。 依靠人工检查不可能覆盖所有情况。
(2)人工巡检直接登录系统。 通过超级用户检查，存在很大的风险和隐患。 检验人员素质参差不齐。 需要依靠运维人员实时跟踪他们的巡检，既消耗精力，又让其他事情搁置。
（3）每次人工巡检的结果没有归档和保留，无法查询，导致运维巡检数据丢失，无法有效积累，无法通过历史运维挖掘深层信息数据。
6、资源和环境的申请不断被申请，导致运维人员花费大量时间进行环境部署和审核。 没有及时审核、不符合配置和基线规范的系统往往存在系统庞大、数据库和中间件、高可用性等安全风险。 随着系统的运行和业务的激增，只有在业务失败后才发现配置不合规的情况。
（一）基础设施标准规范无法有效落实，成为一纸空文。
（2）系统上线前基础环境配置和基线不匹配、不匹配、遗漏导致的操作风险急剧增加。
（3）上线前依靠人工检查和基础环境审核的点太多，难以面面俱到。 同时，审核的程度也与运维人员的能力有关，隐藏配置不合规风险的问题依然存在。
2、总体规划
为切实解决我行当前痛点，按照我行夯实基础、提质增效的工作总体要求，我行在经营领域坚决创新，坚持自主经营和科技创新推进运维领域工作。 向信息化、数字化、自动化、智能化、场景化转型。 因此，基于我行现有的基础监控、动力环境监控、网络监控、硬件监控、业务绩效监控等监控子系统，以及集中监控平台、运维大数据平台、运营维护等统一平台，维护流程平台，进一步拓展和拓展运维系统架构和覆盖范围，如终端性能监控、应用性能监控、网络性能监控等监控子系统，统一CMDB平台、自动化运维等统一平台平台、IT可视化平台。 总体规划架构图如下：
1、监控系统架构介绍：满足业务系统端到端监控的需求。 建立用户APP、WEB、客户端等终端的终端性能和体验监控系统，通过不同方式收集各种终端的行为或体验数据，接入后端运维大数据，对不同用户的行为进行画像。 提供精准营销或风控项目消费，进一步指导业务运营和管理； 从业务层、网络层、应用层三个层面、三个角度建立专业的监控体系，输出各级监控和统计指标，满足故障排查和定位根源的需求，从不同角度提供监控支持，替代传统监控只发现现象，却找不到根源和原因； 结合现有基础监控子系统，可以全面实时掌控业务系统各级指标状态，及时定位故障。 根源并提高业务系统的连续性。
2、自动化运维系统架构介绍：构建自动化运维系统、自动化批量调度、自动化投产三个维度的自动化系统。 与上层结合，可以集成一体化的自动化运维平台，满足生产系统端到端的自动化运维。 需要。 加速端到端运维交付的质量化和标准化，降低运维工作成本，释放运维动力。
3、智能运维系统架构介绍：智能运维需要数据来产生输出。 基础配置数据来自CMDB，分析数据来自不同角度的监控子系统。 通过建立运维大数据平台，获取基础性能数据、用户终端性能数据、网络性能数据、业务性能数据、应用性能数据等所有指标数据，事件告警数据、应用日志数据、系统日志等日志数据产生数据，甚至网络消息数据等，例如将报警事件与指标数据进行关联，进行智能分析，确定可能的原因，定位报警源。 运维大数据不仅仅是简单的数据集中和展示。 更深层次的目标是对多个数据源的挖掘和分析。 需要与人工智能技术相结合，深入探索智能运维的实施和效果。
4、多系统、平台间联动系统介绍：统一CMDB为各系统、平台提供统一的配置基准数据，提高联动的数据质量和效果； 自动化运维平台自动收集和发现有价值的数据和数据关联性，供其他系统与平台使用，与各种资源建立自动化关系，并提供不同的自动化运维场景调用API供其他系统和平台调用； 集中监控平台连接所有监控系统和平台，实时收集所有事件和报警，并结合CMDB配置数据，**时间匹配和丰富事件报警内容，并以丰富的通知方式和详细信息通知相关负责人和真实的警报详细信息； 运维大数据通过多元化、不同渠道整合各系统、平台的实时或历史数据。 结构化和非结构化数据被过滤、清洗、处理、集成、分析、输出和数据持久化； IT架构可视化系统使用三种类型的架构图：业务系统部署架构图、业务逻辑架构图、业务网络拓扑图。 这样把运维大数据中不同数据源的数据结合起来，包括智能运维输出的建议，进行实时展示，让数据和图表联动起来，更直观地展示业务系统的整体运行状况。 运维以IT架构可视化为主，智能运维为辅，强调人在运维中的不可替代性。
3、自动化运维系统实践
基于上述总体规划，我部全面启动集自动化运维系统、批量调度自动化、自动化生产于一体的自动化运维平台建设。 通过上述项目的建设，可以很好地满足端到端的运维需求。 自动化工作任务。 由于整体文章篇幅较长，下面笔者将重点介绍其中之一，一个基于开源软件、独立部署的自动化运维系统。 通过Shell脚本，我部门成功开发了多种友好的窗口界面，实现自动化和批量运维的实用功能，并独立构建了CMDB（配置管理数据库），方便对软硬件资源进行集中管理和控制。 系统大大提高了运维工作效率，进一步减轻了运维人员的工作压力，规范了运维操作，避免了人工直接运维带来的操作风险； 系统覆盖生产交易和管理系统内近2000个计算实例的批量运维。 自动化运维系统整体架构如下图所示：
下面详细介绍其主要功能、实际解决方案和实际效果。
1、理顺双数据中心的软硬件资源及关系，将数据纳入自主研发的信息系统管理（CMDB），结合自动化运维平台，自动采集软硬件资源和软件版本的计算实例并将它们连接到未来的 RFID 无线电。 定位数据，自动准确识别软硬件资源信息数据。 消除当前信息资源数据难管理、难使用、准确率低的痛点。 实践计划：
（1）CMDB及环境搭建：通过开源搭建CMDB配置管理系统，建立自上而下的数据表及表间关系，导入并整理现有软硬件资源及配置数据； 环境搭建请参考作者另一篇文章：生产环境自动化运维系统实践（11步快速搭建）
关联：
(2)自动获取CPU和内存大小：通过设置模块获取每台主机的事实数据，并筛选出CPU数量和总内存大小； 编辑-cmdb的TPL模板，使用-cmdb模块输出主机IP、CPU数量、内存大小列表，处理列表的格式，将其转换为适合进一步处理成SQL语句的csv格式文件，*后运行SQL语句将CPU和内存数据更新到对应的CMDB表中。 程序逻辑流程如下图所示：
(3)自动获取硬盘容量和操作系统版本：通过设置模块获取每台主机的事实数据，并筛选出硬盘容量和操作系统类型。 编辑-cmdb的TPL模板并判断操作系统类型（AIX或Linux）。 当是AIX操作系统时，调用该模块，将脚本注入每台主机执行，并获取所有VG的总大小，或者通过调用该模块获取AIX操作系统的详细版本，然后根据计算并输出模板格式； 当是Linux操作系统时，直接使用设置过滤后的值。 这些指标*终通过-cmdb模块统一输出为主机IP、硬盘总容量、操作系统版本的列表。 列表的格式被处理并转换为适合进一步处理为 SQL 语句的 csv 格式文件。 *后运行SQL语句更新硬盘。 将容量和操作系统版本数据添加到对应的CMDB表中。 程序逻辑流程如下图所示：
(4)自动获取软件组合和版本：调用模块，将脚本注入到每台主机中执行，获取主机上安装的标准软件及对应版本等数据； 编辑-cmdb的TPL模板，根据模板格式输出软件组合和版本； 使用-cmdb模块输出主机IP、软件组合和版本信息的列表，处理列表的格式，将其转换为适合进一步处理成SQL语句的csv格式文件，*后运行SQL语句更新软件组合和版本数据到对应的CMDB数据表中。 程序逻辑流程如下图所示：
(4)同步流程平台数据：调用该模块获取流程平台的软硬件资源申请、应用系统上线等工单数据，涉及新应用系统、计算实例、硬件等数据的自动同步记录; edit-cmdb TPL模板按照模板格式输出新的数据记录列表，并对数据格式进行处理，转换成适合进一步处理成SQL语句的csv格式文件。 *后运行SQL语句将相关数据插入到对应的CMDB数据表中。 程序逻辑流程如下图所示：
实际效果：
（1）构建CMDB，将数据信息纳入信息系统进行管理，统一数据查询和更新接口，实现数据共享，运维统一在同一数据使用接口上，保证运维相同的数据基础。
(2)无需频繁盘点数据资产。 通过自动化手段采集数据信息+资源申请表数据同步+枚举数据，确保数据准确性。
（3）与监控和自动化运维平台自动联动，加上频繁的人工查询和使用，数据得到有效利用，进一步保证了数据的准确性。
2、独立实现监控点和自动化运维节点的自动发现，并实现与CMDB的联动，直观地展示未被监控并纳入自动化运维系统的计算实例。 消除当前基础监控存在诸多盲点、覆盖不全、信息系统故障响应不及时、报警信息未能正确匹配软硬件资源导致误报等痛点。 实践计划：
（1）监控自动发现：调用模块获取监控平台所有监控点的数据信息，包括操作系统、数据库、中间件、日志、PING、关键端口等，并提取CMDB数据的记录桌子; 通过判断软件组合和操作系统类型来检测主机的监控点是否被完全覆盖。 CMDB中的软件组合信息需要结合各个软件的运行状态来判断是否真正需要该监控点； *后，通过进一步的数据处理，生成SQL语句，运行SQL语句将相关数据更新到对应的CMDB数据表中，完成监控自动发现功能逻辑。 其逻辑流程如下图所示：
（2）自动化运维发现：调用该模块获取CMDB中所有需要自动化运维的主机信息； 调用该模块验证主机是否满足自动化运维的条件，如SSH互信、版本等； 符合要求的，则通过验证； 如果不满足要求，则两类逻辑并行执行。 一是记录验证结果中的主机IP和状态值，进一步处理成可运行的SQL语句，并更新CMDB中相应的数据表； 另一种是配置主机互信，验证互信，通过模块获取操作系统类型。 如果是AIX操作系统，则需要通过Raw模块（标准Linux自带）安装环境。 其逻辑流程如下图所示：
实际效果：
（1）所有录入CMDB的信息资产都能及时发现尚未监控的点，并自动列出相关信息。
(2)能够自动发现自动化运维系统无法识别的计算实例金融科技引领运维痛点的六个方面！，运维人员能够及时将其纳入自动化运维系统中。
（3）自动发现监控点和自动化运维节点后，信息直接同步到CMDB，并产生报警事件，提醒运维人员。
3、独立实现批量自动化运维一键部署、批量监控一键部署、批量备份一键部署、批量用户一键创建、常用软件批量安装配置。 将运维人员从原来复杂的部署、安装、创建、配置中解放出来，更高效地完成设定的任务，将工作重点转向更深层次、更精细的运维，让运维人员忙而不乱。 实践计划：
软件和运行环境的自动化运维部署是对我行PaaS云平台的补充。 首先，资源申请者通过流程平台申请软硬件资源，并填写资源需求。 架构师根据资源需求将需求格式化为可实现的形式。 标准信息经过各级审批后，*终由运维人员实施； 通过PaaS级的云平台，自动布置需要部署的资源和软件平台，是否需要自动化运维平台来补充已安装的软件运行环境，如监控、备份、用户、其他标准化数据库、中间件和其他软件； 如需补充，运维人员登录自动化运维界面，选择相应菜单，批量输入IP地址。 后续批量部署将由自动化运维平台自动完成。 ，包括自动化运维检查、故障后自动化运维部署以及软件和运行环境的安装和配置； 其他通过PaaS云平台和自动化运维平台无法实现的额外软硬件安装和配置工作由运维人员手动实施； *后由专门的基线配置审核人员通过自动化运维菜单选择对应的基线配置自动化审核。 其逻辑流程如下图所示：
实际效果：
（1）通过菜单式的一键部署界面，运维人员只需批量输入IP地址即可完成部署，释放了运维人员的压力，减少了工作任务。 腾出更多时间进行精细化运维工作。
（2）批量部署，自动化安装配置相关运维环境，配置一致。
(3)部署只需简单的菜单操作。 所有新上线的系统都可以及时部署运维环境，没有运维环境的系统也可以及时发现。
4、菜单化常用运维批量查询和常用批量操作，简化运维操作。 同时，通过菜单背后标准化的运维命令，降低了直接运维操作的风险，调动更多运维人力参与运维工作，释放更多操作人员的主观能动性，体现价值以及集团运维的权力。 实践计划：
我行将运维人员分为一线和二线。 当一线运维人员收到报警或处理工单时，会根据报警事件中自动匹配（匹配报警关键词或场景）的报警处理方式以及知识库记录进行判断。 自身能力是否可以自行处理，或者协助二线人员远程处理。 如果没有，则通过流程平台升级事件，交给二线运维人员处理； 如果是，则登录自动化运维界面，无需直接登录需要维护的主机。 案例中，通过在界面中选择20余种常用运维操作，批量输入IP地址，即可自动调用、、Raw、Shell等模块对主机进行运维操作。 执行结果和文件直接在界面上反馈，处理完成并确认无误后，可以关闭报警事件和流程。 其逻辑流程如下图所示：
实际效果：
（1）通过将简单的运维查询和操作变成菜单交给一线操作人员，使其融入运维团队，更好地体现个人价值。
(2)批量查询、批量主机操作简单、快捷。
（3）菜单式操作维护，无需登录，消除操作风险。
5、独立实现故障日志一键采集、运维一键巡检、巡检报告生成、集中归档和查询功能。 巡检人员无需登录各个系统进行一一巡检。 通过自动化运维平台的操作菜单，可以批量输入IP地址，立即开始自动检查其上可能存在的数据库、中间件、操作系统和高可用架构软件。 并生成检验报告。 检验报告可以通过该平台集中归档和查询。 通过该功能，降低了直接登录巡检时误操作可能带来的衍生风险，同时提高了巡检效率，避免了巡检遗漏。 实践计划：
目前，我行需要对越来越多的主机和软硬件运行环境进行人工巡检，这严重占用了维护人员和银行运维人员的大量宝贵时间，无法集中精力处理更有价值的任务。 为此，我行将自动化巡检纳入自动化运维平台。 首先，通过该模块获取CMDB中所有需要检查的主机信息，并根据自动收集的软件组合、版本、操作系统等进行分类； 其次，定期自动调用该模块，将各种检查脚本注入到不同批次中。 在主机上执行多次，获取检查结果并归档； *后，检查结果自动格式化为指标，进一步处理成可执行的SQL语句，并将数据插入到CMDB对应的数据表中，以便运维人员可以直接查看数据表，更好地了解之间的差异指标的实际值和标准基线值/范围； 为了对检查结果有更精致的了解，专家操作和维护人员可以直接登录到自动化操作和维护接口以查看和下载，请追溯每个主机检查历史记录的详细结果。 它的逻辑流如下图所示：
实际效果：
（1）自动发现各种数据库，中间件，操作系统和高可用性体系结构，无需手动干预即可进行自动检查，并提供全面的检查结果。
（2）通过一键操作和维护的菜单以及IP地址的手动批处理输入以开始检查，无需手动跟踪，也无需通过超级用户一个一个一个一个登录系统避免人为错误的风险。
（3）检查结果可以直接下载到各个领域的专家，也可以通过CMDB直接查看。 检查结果将在集中存储和存档，以便以后易于检索，甚至可以连接到操作和维护大数据进行数据挖掘和分析。
6.独立实现系统在线配置，基线自动化和批处理验证。 不断应用应用程序资源和环境应用程序，导致操作和维护人员花费大量时间在环境部署和审查上。 不及时审查且不满足配置和基线规格的系统通常具有大型系统，数据库，中间件，高级系统等。随着系统运行和业务潮流的可用性和其他安全风险，配置不合规是仅在业务失败后发现。 此功能可以自动比较系统在线之前的标准规格与实际配置参数之间的差异，并进行立即进行矫正以完成标准应用程序环境的交付。 练习计划：
格式化标准规格的表数据，并手动整理各种标准化配置参数，例如AIX和Linux操作系统规范，VIOS配置规范，HACMP，TSA，GPFS，高可用性规格，主动活动规格，是MQ中间件规格，DB2 ，MySQL数据库配置规范等； 用户通过自动操作和维护菜单选择12种基线比较类型的比较功能，然后输入以批量进行比较的IP地址信息； 自动化操作和维护平台通过模块注入相应的脚本转到CMDB服务器，并在CMDB中提取标准指标和相应的基线值； 通过模块，将相应的脚本注入每个主机，以提取相关的指示器值和文件以及其他信息； 自动化操作和维护平台结合了基线值和实际值，并确定它是否是范围基线，以进行分类和比较。 如果是范围基线，请执行相应的数值计算和比较。 如果不是范围基线，请直接比较基线值和实际值是否一致； *终确定配置是否已通过基线比较，还是列出了哪些规范指标失败。 ，及时通知审核人员。
实际效果：
（1）将标准规范从文本转换为数字信息，这更易于更新和保存，并且更容易被自动化操作和维护系统使用以实现实现。
（2）通过对自动化操作和维护系统的配置验证，可以单击一键检测具有标准规格的不一致之处，并且在系统上网之前可以消除风险。
（3）标准规格与高级操作和维护人员的经验相结合，并转换为数字信息。 评论中没有盲点，覆盖范围广泛，全面和自动化。
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