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以農信農商行為例，如何構建銀行自主可控的智能研運體系？

發布日期：2022-04-13 21:21:07

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國家“十四五”規劃中25次提及“數字化”，在移動互聯、大數據、云計算、人工智能等數據技術的推動下，銀行的IT技術架構從傳統的“IOE架構”走向分布式開放架構。其運維管理模式由傳統ITIL指導向“ITIL+DevOps并舉”演化，運維管理工具也將從ITOM、ITOA到AIOps發生顛覆性變革。


1月7日，由深港澳科技聯盟和廣東省CIO協會聯合舉辦的2022年廣東農信、農商行系統智能化運維專題閉門會在廣州舉辦。會上，嘉為藍鯨解決方案總監曾嘉成發表《構建銀行自主可控的智能研運體系》主題演講，演講回顧如下：



01. 農信農商體系數字化轉型挑戰


1、智能化運維運營是數字化題中應有之義


新一代信息技術是數字化轉型的驅動力，數據以及圍繞著數據的運作系統是數字化轉型的基礎，企業經營智能化、精準化、智能化則是數字化轉型的途徑。在新一代信息技術的發展下，銀行業務面臨客戶市場期望變化、銀行數字化轉型、多方監管趨嚴、互聯網金融競爭、新技術成熟等一系列挑戰，業務隨之變遷，也對IT運維提出新要求。



2、穩敏業務并舉


業務的變遷，促使IT架構即應用架構、資源更替和運維模式的轉變，從而推動研發運營模式從傳統向敏捷化、智能化轉變。業務變遷包括：


  • 規模導向→結構、效率、質量導向：資產規模對農信農商銀行業績的貢獻度正在降低，結構、效率、質量因素驅動銀行新一輪業績增長

  • 擴大業務模式與范圍→進入相對陌生、急速迭代互聯網金融業務領域：互聯網金融新模式、ToC服務方式，驅動銀行紛紛拓展互聯網業務

  • 低頻業態→高頻業態：提升服務質量，并根據客戶需求迅速開發迭代新產品

  • 以產品為中心→以客戶為中心：銀行只有在客戶需要的地方出現，主動挖掘、洞察客戶需求，精準服務



3、技術治理需要升級


隨著IT資源與技術發展成熟，各類運維技術和研發方式不斷被推出，對研發和運維管理者的判斷力提高了更高的要求。這里面包括：


  • 各類研發和運維的技術，例如AIOps、DataOps、APM、RPA、運維中臺、低代碼、運維開發平臺、DevOps等

  • 研發和運維管理模式，例如敏捷管理，精益管理，SRE運維，互聯網技術運營方式等

  • 研發和運維組織的模式，例如是繼續保持傳統的職能條線研發運維模式，還是轉型和構建新型的研發運維管理模式


以上種種，都是在技術不斷推陳出新的情況下，研發和運維管理者和運維團隊需要考慮的挑戰。


4、IT運維治理體系挑戰


運維與研發相互提出什么要求，運維又該如何助力提升運營效率質量？農信農商行的IT運維治理體系挑戰分為技術與工具、管理與流程、組織與三個方面，具體如下：



因此，為了應對以上四個維度的挑戰，跟上數字化時代步伐，農信農商行IT業務“研運”體系需要全面轉型與提升，打造以業務系統的保障、運營價值為導向的智能化敏捷研運體系。





02. 構建自主可控的智能研運體系


1、IT運維服務管理體系趨勢內在分析


主要分兩個方面：


① 運維主導 → 研發主導


在云原生體系的演進和IT軟件研發、交付、運營的實踐下，長期來看，大中型組織將由研發團隊主導，以DevOps解決方案來實現研運一體化的IT運營管理，由運維主導轉向研發主導。


② 自動化 → 智能化


當前運維管理解決方案以流程化（ITSM）+ 自動化（ITOM）為中心，來保障業務連續性和可用性。長期來看，將以智能化（AIOps）解決方案為目標，持續地在運維管理領域實現降本增效。




2、銀行IT研發運維管理體系


銀行業IT研發運維管理體系主要分為四個階段，每個階段的特征可從操作、流程、數據、度量分析四個方面判斷：


  • 標準化運維、獨立化研發（1.0）：實現任務自動化、管控式流程、數據離散、基礎度量。

  • 自動化運維、研發運維局部協作（2.0）：實現局部場景自動化、自動化流程編排、數據集成與積累、局部關鍵點度量。從1.0階段轉變到2.0階段，需要通過自動化運維平臺自建流水線研發場景，構建初級運維流程。

  • 中臺化研運、研發運維一體化（3.0）：實現端到端自動化、敏捷化流程、數據多維融合、全局化度量管控。2.0階段到3.0階段，需要通過研發運維PaaS，構建端到端的自動化，促進研運數據融合，建設研運度量體系。

  • 智能化研運、研發運營一體化（4.0）：實現智能自動化、智能化流程、智能分析建議、智能反饋改進。3.0階段到4.0階段，需要建設MLops實現智能機器學習，由自動化向AIOps轉變，并基于度量體系實現運維智能改進，基于融合數據實現數據智能分析。


3、新一代IT治理中臺架構


銀行界翹首以盼的新一代IT治理中臺架構，是能夠實現能力、組織和流程整合的“自生長”體系，讓研發專注業務代碼、運維專注業務服務、運營專注運營改善，各部門得以各司其職，快速實現需求、上線交付、持續運維、技術化運營全過程。



4、農信農商行的智能化研運中臺藍圖


農信農商行的智能研運體系中臺，是基于中臺技術架構，打通需求-開發-交付-運維-運營的全流程閉環所構建，并通過組織、流程、工具的無縫緊密聯動，提高了銀行IT治理上研發效能、運維效率和運營價值，能夠持續助力市場競爭與應變。



研發運維運營中臺能力架構核心在于：能力沉淀、場景覆蓋、視圖呈現，持續納管IT技術設施并優化業務研發、運維、運營過程，集成已有能力，整體保持中臺架構。


  • 智能研運能力層：將IT設施管控接入，集合已有能力，構建項目管理、敏捷協同、統一監控、AIOps等新能力。

  • 智能研運場景層：通過API Gateway和開發者中心將能力組裝接入，能夠實現各大研運場景，包括需求場景、開發場景、測試場景、AIOps場景等。

  • 智能研運視圖層：將場景分成研發效能場景、運維服務場景、運營分析場景進行視圖場景展現，提升業務應用生態效能。


① 自主可控的研運中臺


應需求快速響應迭代、能力/數據一體化戰略、TCO總擁有成本優化和國產信創安全管控四大要求，結束“黑匣子”被動管控的舊有模式，建設研運一體自主可控中臺。具體實現如下圖：



② 智能化研運中臺體系


嘉為藍鯨AIOps解決方案以數據和模型為核心，構建面向業務的智能化運維體系。務必基于數據驅動，基于日志數據、指標數據、事件數據等數據驅動，優先集成賦能在平臺管控能力上，再通過API網關接入異常檢測、指標預測分析、根因分析等實際應用場景，而非空中樓閣憑空設想新場景。



通過智能化敏捷研運中臺建設實踐落地，徹底打通研運管理、研運工具、研運組織的連接，在研發運維管理和工具間構建起敏捷循環。不僅如此，智能研運中臺為構建研發運維運營之間的工具鏈條循環、數據鏈條循環、服務與能力鏈條循環，奠定深厚基礎，為實現真正意義上的端到端的完成持續交付做好充分準備。



03. 智能研運體系典型價值場景


銀行可通過構建DevOps和ITOM/ITOA的全鏈管控，實現過程、質量、安全的多維數字化轉型。


基于DevOps理念構建的標準化交付流水線，內置代碼檢查、功能測試、質量自動化審核等功能，全方位提升研發交付質量，同時對交付過程中產出的代碼、測試用例、制品、報告等資產進行統一管理。



農信農商行還需要通過構建ITOM和ITSM敏捷化服務管理場景，實現數據融合度量，切實保障農商業務高可用性高連續性，以及可通過日常自動化運維場景及成熟度模型，判斷銀行所在的成熟度級別。



同時嘉為藍鯨分享了AIOps智能化場景能力成熟度模型，分別從質量保障、效率提升、成本管理三大領域維度進行設計，每一類領域分別從五個等級逐步：



常見場景比如：用戶體驗管理、資源池容量預測、業務資源容量預測、異常故障自愈類、日志聚類分析、智能調參等等。


嘉為藍鯨研運一體化平臺還能實現可觀測、可視化、數字化的呈現分析，比如領導駕駛艙、業務運行態勢感知、客戶體驗監控、研發過程盯盤、機房動環監控和運營報表中心/日周月報等。




04. 智能化敏捷化研運體系對農商業務發展的長遠意義


① 響應數字化時代號召，實現運維模式的數字化轉型


金融業數字化轉型是大勢所趨，并不只有業務與開發團隊需要進行轉型，運維團隊也要緊跟時代步伐，進行全方位數字化轉型，持續保持領先地位。


② 對接業務與DevOps，實現端到端的持續交付


隨著DevOp理論和工具的成熟，業務開發團隊正在進行從管理到工具鏈的全方位敏捷轉型，研發運維并沒有真正意義上一體化，需要通過技術、管理、組織等多方面建設，迎頭趕上。


③ 實現更加敏捷、優質、高效的業務系統迭代、保障與運營


以客戶和業務為中心的敏捷組織，通過同一平臺支撐的敏捷ITSM管理實踐為中心，充分融合ITSM+ITOM的研發運維工具體系，能夠實現更加敏捷高效的業務系統迭代、保障和運營。


④ 為邁向智能化做好全方位的準備


智能化的前提是全方位的端到端自動化，以及研發運維管理的敏捷化、線上化和結構化；打造敏捷化研運體系有利于做好智能化前夜的全部準備，隨時迎接智能化驅動時代到來。

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