1. 企業のデジタル化とインテリジェント化の背景
シーンとサービス主導のビジネスの時代において、デジタル テクノロジーは私たちの生活と仕事のあらゆる側面に浸透し、変革とアップグレードの過程にあるあらゆる階層がデジタル化の波を引き起こしています。「第14次5カ年計画」は、2025年までに中国のデジタル経済の中核産業の付加価値がGDPの10％を占めるようにすると提案している。デジタル経済が我が国の将来の経済の重要な原動力になりつつあることがわかります。
デジタル経済が徐々に総合的な拡大段階に入るにつれて、業界のデジタル化も加速する変革期に移行することになります。クラウド、AI、5G、低炭素、その他のクロスドメイン技術の相乗効果により、ますます多くの産業が「やり直す」価値があり、デジタル化とグリーン化はさまざまなシナリオで不可欠な基礎遺伝子となっています。
2. デジタルトランスフォーメーションの本質
Qingchuang Technology の最高情報責任者 (CIO) である Ge Xiaobo 氏は、技術開発の観点からデジタル インテリジェンス変革の本質を次のようにまとめています。クラウド ネイティブ時代においては、さまざまな業界におけるクラウド ネイティブの発展度合いは異なり、すべてのビジネス アプリケーションが適しているわけではありません。クラウドを追求しすぎると、逆にネイティブ化により企業の運用保守への負担が増大し、運用保守コストが急増します。
Ge Xiaobo 氏、Qingchuang Technology 最高技術責任者（CTO）
したがって、企業の運用と保守のデータ インテリジェンス変革にはデータ思考が必要であり、機密性が高く安定した状態、クラウドオンクラウドとオフクラウド、コンテナ内外の同期操作の状況に直面したときに、よりアクティブに対応できるようになります。過去のデータから答えを得る必要があり、その手がかりは将来のデータから予測できます。
独立した制御可能な要件と組み合わされたデジタル変革の観点から見ると、クラウド ネイティブ化の本質は、企業がビジネスの変化により機敏に対応し、ビジネス アプリケーションの反復を加速できるようにして、ビジネス運営をより効率化し、運用コストを削減し、より多くの成果を生み出すことを支援することです。収益、効果。
3. デジタル インテリジェンスの変革でよく遭遇する困難
Qingchuang の過去 7 年間の経験を要約すると、運用および保守業務の中核はデータであり、盲目的にアルゴリズムの最適化を追求するものではないと考えています。データが標準化され、標準化され、正確である場合にのみ、上位の消費シナリオに有効な価値を提供できます。そうでないと、どんなに高度なアルゴリズムを使用しても、データ基盤が不安定になり、結果を提供できません。企業の運用と保守、さらには運用にも役立ちます。
現実的に言えば、運用・保守の対象は本質的にはソフトウェアやアプリケーションであり、集中型、分散型、クラウドネイティブ型など、実は表面的にはアーキテクチャやテクノロジーは変わってきていますが、ソフトウェアやアプリケーションの核となるのは、変わっていない。クラウドネイティブ時代において、多くの企業は運用保守管理が難しくなっていると感じていますが、その理由はテクノロジーが悪いのではなく、初期の運用保守システムの計画やルールがしっかりとできていないことが原因です。は明確ではありません。
私たちの長年の実務経験に基づいて、企業は次のような問題に遭遇することが多いことがわかりました。
1. アラームが正確ではない
アラームが多すぎて精度が低いため、現在の業務システムの動作状況を明確にすることが難しく、システム障害をエンドユーザーよりも早く発見することができません。
2. 問題の発見が間に合わない
既存の異常検知手法では、障害が発生する数分から10分以上前に問題を検知することしかできず、業務調整完了後に迅速に手がかりを検知することができません。
3. 根本原因を見つけるのは難しい
緊急対応後は、タイムラインを通じて障害を再現し、問題の本当の根本原因を見つけるための適切な手段がないため、同じ問題が再発する可能性があります。
4. トラブルシューティングの経験を再利用するのが難しい
知識ベースの構築機能が欠如しており、専門家のトラブルシューティングの経験を効果的に保存して再利用することができません。
上記の質問から理解するのは難しいことではありません。データ自体に注意を払い、データ ガバナンスにおいて適切な仕事をするのは基本的な操作です。主要な作業は、データ ガバナンスの最終結果を、ログ、インジケーター、アラーム、イベント、コール チェーン、その他のデータを完全に関連付けることができる、運用保守オブジェクトを核とする運用保守機能システムに形成することです。パノラマの可観測性（以下の図を参照）。
企業は通常、データ ガバナンスにおいてそのような効果を達成したいと考えています。適切なデータ ガバナンスの後、分散したデータを完全にリンクして、統一された仕様と標準を持つデータを形成できます。すなわち、運用保守管理の対象（ソフトウェア、アプリケーション等）と関連付けることができ、また、運用保守管理の対象同士を関連付けることもできる。これにより、問題が発生した場合に、問題がどこで発生したのか、なぜ発生したのか、どのように迅速に対処すればよいのかを明確かつ迅速に知ることができ、今後の運用保守において障害を事前に予見・予防することができます。仕事。
4. デジタル変革の道筋
データ収集、処理、ストレージ分析、データサービスと使用などをカバーする完全なライフサイクルツールのセットを確立します。対応する標準、規範、原則に従って、データ品質を監視、改善、管理し、データのセキュリティ分類と権限制御を実現すると同時に、データをライフサイクル段階に正確に適合させ、正当な権利を発揮します。適時性の価値を正確に社会に伝え、データの価値を提供および輸出します。
標準、規範、原則に関しては、データ ガバナンス標準システムの効果的な実装が鍵となります。実際、データ ガバナンス システムはデータ自体を対象とするだけではなく、企業の運用および保守のデータ標準、管理標準、およびデータ品質標準を国家および業界の標準に従って定義するとともに、企業の組織構造にとっても重要です。プラットフォームとツールの採用、プロセスとメカニズムの設定なども、特定の基準に従う必要があります。
これにより、次の 2 つの例など、企業の運用と保守におけるいくつかの実際的な問題を効果的に解決できます。
1. プラットフォームツールの仕様を例に挙げます。
ガバナンス体制が正式に導入された後、部下部門が新たにアラームツールを購入したい場合、まず確認すべきことは、ツールで生成されたデータがデータ規格を満たしているか、データプラットフォームに接続して利用できるかどうかです。そうでない場合はデータ形式を調整するか、購入しない必要があります。管理レベルでは、ツールの数の急増やデータのサイロ化などの問題を回避するために、使いやすいという理由だけでさまざまな部門がツールを購入できないようにします。
2. データのライフサイクル仕様を例に挙げます。
実際、多くのデータは情報密度が非常に低いものの、保管コストが非常に高くなります。ある監視ツール A によって収集されたトランザクション データに 10 分以上の遅延があったとすると、この部分のデータは実は適時性を欠いていますが、この部分のデータはまだ収集中であるため、保存したままでは運用や保守の価値がなく、コストの無駄が大きくなります。
データ ガバナンス システムが適切に確立され、関連するデータ品質およびライフ サイクル標準を通じて管理されている場合、データのこの部分は削除され、データの収集と出力の適時性を向上させるためにツール A を最適化する必要があります。運用と保守の全体的な効率を向上させます。」
5. デジタルインテリジェントな運用および保守変革の典型的な実装シナリオ
1. ホログラフィックモニタリング
ここでのホログラフィックモニタリングは、本質的に、運用および保守データを包括的に管理した後、統合監視プラットフォームを構築し、アプリケーションと基本コンポーネントを管理し、Qingchuang が自社開発したローコードツールの組み合わせを運用および保守に使用することです。メンテナンス データは、運用およびメンテナンスのさまざまな役割やチームごとにステージ上に表示され、柔軟でさまざまな分析の視点が提供されます。
たとえば、単一のアプリケーションのステータスを概要の観点からクエリする場合、その下のトポロジ、アラーム、ログ、およびその他のデータを詳細に確認できます。また、専門的な管理の観点からは、トランザクション コード、アプリケーションのセグメント化や全体的な管理などを行う場合は、リターン コードとトランザクション コードを使用します。
このシーンは大手国営銀行で導入されました
この種のホログラフィック監視は、傾向とリスクの監視を通じてビジネス前に問題を検出でき、動的しきい値、インデックス偏差分析、ビジネス健全性ポートレートなどを通じてビジネス システムの健全性の傾向分析と予測機能を提供し、システム運用の隠れた危険を発見できます。障害発生前の早期警告および通知機能を提供し、事故処理のための時間を確保し、企業運営の安定性を包括的に向上します。
デジタルインテリジェンス変革に関する最初の共有はここで最初に行われ、デジタルインテリジェンス変革を実行する方法を例を通じてさらに共有します。興味のある友人は注目してください〜
Interact: デジタル インテリジェンスの変革において最も重要な要素は何だと思いますか? コメント エリアでの議論や交換を歓迎します~
Qingchuang Technology は、Gartner によって継続的に推奨されている AIOps 分野のベンチマーク サプライヤーです。同社は、企業顧客が運用および保守データに対する洞察を向上させ、運用および保守の効率を最適化し、テクノロジーの運用および保守が事業運営に与える影響を完全に反映できるよう支援することに尽力しています。
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