直达原文：运维降本增效，从“被动裁员”转型为“业务增长引擎”

01.引言

2025 年伊始，越来越多的信息中心在审批 IT 运维项目时，要求提供 ROI 测算，说明项目建设完成后可以带来哪些成本的节约和效率的增长，并且非常审慎进行多轮评估。此外，也有更直接的 IT 部门，要求全年 IT 运维外包人员缩减 20%，简单直接地用 KPI 牵引推动降本增效。

一时间运维降本增效成为企业 IT 重点关注的任务之一，无论是国央企、政府还是民营企业都在追求效率提升和成本降低，包括进一步的服务能力提升等。其必要性主要来自以下几个因素：

• 直接应对市场竞争压力带来的企业精细化运营，追求客户体验和服务质量的双重标准；

• 技术演进带来的运维组织和运维工具重构，如自动化、大模型的引入降低对运维人工的依赖；

• 运维战略转型的核心支撑，运维部门证明其对业务的核心贡献，从“成本中心”向“价值中心”转型；

• 内部运营效率的刚性需求，减少资源浪费，平衡人力成本的持续提升等。

对于运维组织来说，“降本增效”看似是一项艰巨的挑战，但“降本增效”的目的绝非单纯的“削减开支”，它更是运维组织的机遇，通过技术升级、流程创造、组织进化三位一体的方式，推动运维组织从“救火队”转型为“业务赋能者”，成为企业数字化转型的核心引擎。那么该如何抓住这次机遇？

02.运维降本与增效的思考

在回答运维如何降本增效这个问题前，我们需要先明确，该如何描述和评价“运维效率”。

从局部或具体任务看，效率就是运维服务中各类 KPI 指标，如一线关单率、服务平均响应时长、平均发布耗时等，通过指标的量化衡量某项任务或者服务效率的高低。组织可以通过技术或管理等手段优化提升，比如可以通过大模型、智能客服等技术手段提升服务响应效率，也可以通过培训赋能、考核激励等手段激励一线提升服务响应速度。KPI 指标可以反馈和衡量某项任务、流程、职能的效率，但无法反馈全局运维效率情况。

从全局或组织整体视角看，运维效率是一个组织服务能力和服务价值的体现，反映的是在相同运维成本条件下，组织服务能力水平，包括服务项、服务范围、服务质量等，如下公式：

其他衡量全局效率的方式包括运维应用系统数量/运维人数、负责资源数量/运维人数、全年业务可用性等等。

通过公式可推导运维效率提升的手段包括：

• 相同运维成本条件下，增加、扩展服务能力和服务价值，如增加服务条目，扩展服务支撑用户范围、提供更高附加值服务等；

• 相同服务能力和服务价值条件下，节约运维成本，如资源成本、人力成本等。

但无论是何种办法，效率提升的前提是对运维成本和运维能力做量化，并能够与组织管理者、运维服务客户通过共同的语言建立共识，比如“钱”。

1）运维成本构成与控制分析

在明确如何衡量运维效率后，我们再来看 IT 运维成本的构成，然后基于成本来分析如何控制成本和提升效率。

IT 运维成本由直接成本和间接成本两部分构成，运维的直接成本指 IT 运维的直接开销，如人员、资源、采购等成本，直接成本是 IT 运维为了支撑业务和组织所必需的投入，可以通过技术和管理的手段进行节约和优化。直接成本中的各项组成并不是相互独立的，如运维外采，主要是服务采购、设备采购、软件采购，其中的服务和设备采购，分别与人员成本和资源成本相关。

运维的间接成本指 IT 运维中投入的隐性成本，如沟通成本、停机损失等，如果管理不当可能会导致直接成本的直线上升。

对应的各项成本控制与优化，可以通过在线化、自动化、智能化和体系化的方式依次开展。

• 在线化：通过系统工具实现人员、服务、资源等成本的量化统计和在线化管理，提供运维成本数据支撑，在线化是各项运维降本增效的充要条件；

• 自动化：可以应用在各类成本控制和优化中，一方面通过自动化手段统计和分析成本；另一方面通过工具自动化，释放人力资源，全面提升运维效率；

• 智能化：利用数据和 AI 赋能运维，降低运维技术门槛，提升服务体验，让有限的技术资源发挥出无限的价值；

• 体系化：全局的成本控制和提效需要系统化的管理，而不能是点状的活动，针对各项成本均需要配套的工具、规范和组织角色支撑，开展体系化的降本增效。

2）人员成本控制与提效方法

人员成本是 IT 成本中的重要部分，根据 Gartner 2023 年 IT 运维成本报告显示：

• 传统企业：人员成本占比 30%～45%（如制造业、金融行业）；

• 数字化转型企业：人员成本占比 20%～30%（如云计算服务商、互联网公司）；

• 极端案例：高度自动化企业（如某 AI 独角兽）人员成本占比低至 12%。

运维部门除了面对如此高的人员成本外，另一个难题是运维技术人才培养周期长，运维组织成“金字塔”结构，大中型企业中，基础运维人员数量占比可达 40%～50%，如何驱动基础和中级运维人员，在有限的组织成本下，激活员工，发挥和创造更高的价值？

通过在线化-自动化-智能化-体系化的成本控制方法看人员成本：

• 在线化：将运维服务和操作在线化，并将服务进行结构化和数据化，如通过 ITSM 记录运维人员服务事务及投入工时，将服务价值和服务成本清晰呈现；

• 自动化：随着 IT 运维的规模快速扩张，IT 运维的复杂度不断增加，企业需要通过自动化能力提升。自动化运维主要在如下场景中发挥作用；

• 智能化：通过 AI、大模型等技术构建智能化运维，通过自然语言交互，提升运维效率与体验；

• 体系化：通过工具落地管理规范，通过管理加速工具推广，管理与工具赋能实现组织和人员效能提升。

（1）人员成本管理的在线化

通过在线化的手段，记录、统计、跟踪运维人员日常工作，对于一线运维人员，理论上其工作在线化率可以达到 100%，即所有的服务受理、运维工作开展、变更操作等均可通过在线化手段进行。通过运维工作在线化执行和记录，进而实现服务水平的衡量和评价，在服务范围不变的情况下，可以通过优化 SLA 的方式提升服务效率。

同时运维组织对外提供的服务也均通过在线化开展，通过统一的服务目录规范运维组织提供的服务范围和服务价值。组织可以通过扩展服务客户范围、增加服务项等手段，提升服务价值，在运维人员成本不变的情况下，实现提效。

（2）人员成本管理的自动化

自动化运维，作为运维人员提效的最直接有效的手段，因其批量执行效率高、人工干预少无误操作、操作质量高等优势逐渐被广泛地应用于 IT 基础设施运维和应用运维中。

如某证券通过应用发布自动化建设，实现公司 100 余套应用系统、2 万+主机的集中发布管控，相较于传统发布，单套系统发布效率提升 3 倍以上，单应用系统每周发布可节约人力投入 6.2 人/天。

同样，自动化运维也可用于承接外包运维服务工作，从而降低服务外采费用，如某能源操作系统运维外包小组（共 6 人），通过自动化运维工具实现服务器巡检、基线扫描、漏洞修复、补丁更新等运维变更自动化，全年节约人力投入 3397 个工时，人力成本可节约 28%。

那么组织该如何建设自动化运维能力，通过 OASR 框架模型来看：

• Object 运维对象：需要支持对海量、异构运维对象的接入；

• Activity 运维活动：提供标准的、原子化、可编排的自动化能力，既可以为上层建设提供核心能力基础，又可以支持更多个性化运维场景建设；

• Scene 运维场景：可以全面覆盖运维场景的自动化能力，一般包括巡检自动化、变更自动化、应急自动化、资源交付自动化、投产发布自动化、按去爱你合规自动化，相应的因企业运维成熟度以及运维场景不同，每个场景实现自动化的比例也有一定的差异，其中投产发布、资源交付、巡检的自动化比例较高，应急自动化比例较低。

• Role 运维角色：可以为各类运维角色带来收益或提升。

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（3）人员成本管理的智能化

运维人员效率低下，一方面是需要从事大量繁琐且重复的运维工作，另一方面是在面对复杂运维问题时，个人经验不足导致的。自动化运维有效地改善了运维工作繁琐和重复的问题。而大模型的出现为第二个难题也带来了一定的转机。

对于基础运维人员来说，一般会存在个人经验不足和专业知识匮乏的问题：

• 个人经验不足：故障处理比较依赖运维的个人经验积累，当个人经验不足时，对产生的故障无从下手；

• 专业知识少，缺少传承：运维人员经验口口相传，内容缺少，过程不规范等，难以解决问题。

通过大模型，可以改善运维人员知识有限，专业能力不足的问题，结合大模型以及私域运维知识库，可以建设专业运维助手，辅助运维人员进行专项运维工作。

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（4）人员成本管理的体系化

针对组织人员设定阶段发展目标，并在各阶段分别配套组织角色职能、管理流程和规范以及配套工具能力，实现有序发展。

3）资源成本控制与提效方法

根据 Gartner 2023 年及 IDC 2024 年报告分析，组织中资源成本占比为 30%～60%，是除人力成本外的另一大成本项。

而在成本管理过程中，往往会存在以下问题：

• 对全局资源缺乏感知：对现有 IT 资源规模、分布等无感知，无法盘点统计、扩容采购等缺乏数据支撑；

• 对资源配给缺乏管控：资源申请审批不严谨，对于资源需求缺乏审计，导致资源被分配殆尽；

• 对资源浪费缺乏控制手段：仅做分配不做运营和审计，导致资源大量空耗，但管理员却无资源可以调配。

我们同样可以通过在线化-自动化-智能化-体系化的成本控制方法来对资源成本进行控制与优化：

• 在线化：建设CMDB，通过 CMDB 感知全局资源，厘清 IT 软硬件资源，IT 资源与配置信息可视、可信、可管；

• 自动化：资源自动采集自动盘点，通过自动采集手段实现资源数据统计更新，并实现资源自动盘点，自动交付回收等功能，及时调配资源；

• 智能化：资源智能分析动态优化，通过低负载统计、僵尸业务统计等手段，发现异常资源并回收，减少资源成本浪费；

• 体系化：构建资源容量管理体系，建立容量管理，通过资源配额、资源审批等手段，控制资源消耗，同时通过资源调配、优化等手段提升资源利用率。

（1）资源成本控制的在线化

同样的，资源成本管理的基础是能够对运维资源对象有清晰的认知，通过线上化的手段厘清配置资源信息，为资源优化、成本控制提供数据支撑，而资源信息在线化最有效的载体是 CMDB。CMDB 的核心价值是实现 IT 设施 “数字镜像化”，凡是属于信息科管理的 IT 对象，均可在配置库中找到唯一实例数据，助力于资产盘点、资源利用率分析及规划等运维工作开展。

（2）资源成本控制的自动化

资源的自动化管理可以分为自动化采集、自动化盘点、自动化调配三部分。

• 资源自动采集：通过工具实现资源配置数据的自动发现与采集，及时更新 CMDB，保障数据准确性，同时减少人工维护投入，优秀的 CMDB 自动采集比例可以达到 95%以上；

• 资源盘点自动化：基于 CMDB 及监控等工具，通过报表、大屏等手段自动统计和盘点资源信息，包括资源分布、容量、维保信息等，释放人力的同时，提供更准确的决策数据支撑；

• 资源调配自动化：通过资源动态调配，合理分布和配给资源，提升资源利用率，减少浪费，降低资源扩容成本，比如虚拟化中的 DRS、容器中的装箱优化等。

（3）资源成本控制的智能化

基于数据统计和分析，通过数据化和智能化的手段进行资源调整，比如通过容量趋势预测，提前预测性能瓶颈，进行主动扩容。

或通过全局算力调度，利用不同应用忙闲时间的差异，实现资源的错峰调配，有效节约资源。

即使不借助 AI，通过简单的资源统计与分析，也能够主动发现资源空耗和浪费，主动优化资源，节约成本。如僵尸业务统计和低负载分析。

通过清退僵尸系统和长期低负载资源，能够非常直观地降低企业资源投入，从而降低运营成本；既能够减少不必要的维护成本，提升运营维护效率；也能够识别和清退长期较少维护，存在安全风险、漏洞高的僵尸系统，提升网络安全。

如嘉为蓝鲸在某项目中：通过 CMDB 主机资产梳理排查出 1000+台僵尸虚机，排查 agent 异常主机，其中有 982 台确定已经关机不用；总计排查的空闲虚机资源数量已经有 2000+台，预计成本节省约 200 万/年。

（4）资源成本控制的体系化

无论是资源配置管理还是资源容量管理，均可以形成一套管理体系。

如配置管理，需要形成配置采集、配置存储、配置管理和配置消费于一体的可消费的配置管理体系，其中：

• 纳管对象：明确纳管范围，符合实际管理需要；

• 数据来源：明确所纳管对象的数据来源，包括人工维护、自动采集以及系统集成；

• 配置管理：明确数据日常管理过程的规范及流程，针对模型/实例的增删改查；

• 配置消费：数据所支撑的消费场景，明确消费内容以及集成规范；

• 持续运营：持续提升数据质量，保证系统健康运行以及自动化程度。

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进而构建容量管理体系，实时了解全局容量情况，包括总量、使用量、可调配资源容量等，通过容量管理实现：

• 容量预警，及时感知容量异常并做优化；

• 容量合理分配，基于容量模型进行资源分配，避免浪费；

• 容量调配，通过资源调度合理利用资源，从全局视角实现节约。

同时，结合云、云管平台可以实现资源成本的体系化和精细化管理，提升资源利用率、量化资产价值，并优化资源总体成本。

针对企业用云全生命周期，从工具-流程-人员等多维度体系保障用云成本的持续优化。

4）外采成本的控制与提效方法

外采成本主要包括运维服务外采、软硬件资源外采以及运维软件外采。

运维服务外采一般包括系统运维、应用运维、桌面运维等服务外包。此类外包工作特点包括重复性高、附加值低、风险可控等，如系统巡检、补丁更新；但因外包人员成本控制，人员调整等因素，导致服务采购成本增加，但服务范围、服务能力并没有提升，难以真正的降本增效，此部分同样可以通过在线化手段进行管理，并通过自动化和智能化的手段减少外采人员数量。软硬件外采主要是资源成本，可以参考上文资源成本控制方法。

那么运维软件采购成本该如何控制？因系统异构以及场景化运维需求，需要采购运维软件，如监控、流程、自动化等，商用软件的封闭性导致难以生长，采购成本居高不下。当前企业运维工具建设正从烟囱式建设向平台化建设迈进，一体化运维因其开放、生长、自主可控等特点，有效改善运维工具重复建设，无法满足个性化扩展需求的困局。在一体化业务设计规划与建设中，建议组织充分考虑运维工具现状、管理要求与行业实践，实现运维业务一体化，技术架构平台化、运营赋能数智化。

运维软件工具体系建设建议蓝图：实现运维在线化、操作自动化、场景智能化。

但即使采用平台化建设运维工具体系，依然无法避免需要投入大量的采购成本，尤其是针对个性化场景时，标准产品软件无法满足需求，定制开发成本采购持续居高不下。建议组织构建运维开发平台如嘉为蓝鲸PaaS，培养运维开发力量，实现运维软件自主开发自主建设，进一步节约成本。采用平台化运维的优势包括：

• 沉淀共性运维能力，如采控、作业，打造运维能力中台，避免重复造轮子；

• 场景工具开发门槛低，效率高，运维人员可自主开发，运维工具建设成本降低；

• 开放可扩展，满足自主可控要求。

同时，可以借助蓝鲸社区和生态的力量，进一步分担运维软件开发成本，在蓝鲸社区中由社区成员和生态伙伴上传了大量的运维场景工具，运维人员可以快速获取并部署到本地实现能力复用，从而减少开发重复投入，降低成本。借助社区生态，运维人员能快速掌握平台运维及开发能力，降低运维开发转型难度，助力运维组织成长。

5）停机损失成本控制与优化

业务保障作为运维组织的核心价值，业务异常将导致业务损失以及服务满意度下降，这部分损失对于运维组织是不可接受的。相应地为了提升业务连续性，需要有配套的运维成本投入，如监控、发布、应急等。

对于业务连续性建设，可以参考 SRE 相关实践，如国内的 SRE 精英联盟，来自于互联网、运营商、金融等行业领军企业的 SRE 团队组织了 SRE 研讨社区，定期开展社区分享活动，共同探讨 SRE 在各企业的发展路径，分享各自的实战经验，并总结出了这份来自一线实战的、详实而持续更新的《SRE 实践白皮书》。

SRE 的主要目标是通过结合软件工程和系统运维的最佳实践，提高大规模分布式系统的可靠性、可用性、性能和效率。以下是部分 SRE 追求的核心目标：

• 可靠性： SRE 的首要目标是确保服务和系统的可靠性。这包括减少故障、提高系统的稳定性，以确保用户在任何时候都能够获得一致的高质量服务。

• 可扩展性： SRE 致力于设计和实施能够随着用户需求增长而扩展的系统。这涉及到对系统的架构和资源进行优化，以便在不降低性能的情况下，适应实际工作负载持续不断的峰谷状态变化。

• 性能： SRE 关注系统的性能，旨在确保系统能够在合理的时间内快速响应用户请求。这包括对系统瓶颈的持续监控和优化，以提高整体性能。

• 自动化： SRE 倡导自动化运维工作，以减少人为错误和提高效率。通过自动化，可以更快速地部署新功能、检测并响应故障，并合理地开展系统的升级和维护工作。

• 监控和告警： SRE 强调对系统的全面监控，以便及时发现并解决问题。通过设置有效的告警系统，可以在重大问题发生前迅速做出反应，从而减少对用户的影响。

• 故障恢复： SRE 强调迅速而有效地恢复服务，以最小化用户体验的中断。这包括制定和演练紧急情况的应急计划。

组织可以参考 SRE 服务领域实践开展运维体系建设，但综合考虑成本与收益，建议组织有选择性地建设，比如对不可接受的损失的配套工具必须建设，如监控、代码检查等；其他工具综合考虑 ROI 建设，如用户体验优化等。

6）沟通成本的控制与优化

据某大型企业调研显示，运维团队每周花费 30%工时在无效沟通上，这无疑导致了人员成本的增加。

导致运维人员沟通成本增高的主要原因包括：

• 服务分散：通过电话、移动端、工单等多样化方式提交请求和报障，运维被动响应，服务水平难以量化；

• 一线运维效率低：运维人员疲于受理和处置服务请求，无暇顾及提单、事件流转等运维规范；

• 非专业工作消耗大：会议拉通、会议纪要、方案制作等非运维专业工作等消耗运维人员精力。

针对上述问题，建议组织可以采用在线化-自动化-智能化的方式进行优化和控制。

沟通在线化，打造统一服务入口，通过统一的 ITSM 受理、记录、评价运维服务，既规范了服务方式，又实现了运维服务的在线化，如通过蓝鲸 ITSM 构建企业数字化运维服务工作台。

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服务实现自动化：通过自动化与 IT 服务打通，实现服务受理后自动化交付，提升响应效率和用户满意度。同时对于非运维专业工作，鼓励通过工具进行提效，如豆包、Kimi，辅助知识检索、生成会议纪要、编写文档等，让运维人员聚焦专业工作。

服务交互智能化：通过大模型提升一线服务效率。

普通用户一般会向 IT 提出大量重复性的问题。这类问题大同小异，往往多人询问同一个问题，但是仍需一对一指导，费时费力。一些日常咨询问题，通过搜索引擎等其他方式可以解决，仍需求运维工程师解决。通过大模型、知识库等建立知识智能问答、工单智能提交、自动派单智能化能力，释放一线运维人员精力，提升用户满意度。

7）管理成本的控制与优化

管理成本指保障 IT 运维体系正常运转所需的非直接技术支出，包括流程管理、制度合规、培训与知识、风险管理、组织协调等。管理成本高的主要原因包括流程低效、组织协同难度大、工具碎片化、信息不集中等原因。通过人员、资源、沟通等成本和效率优化方式，能够为管理成本带来一定的优化空间，但仍可能因为信息分散、数据不集中导致决策难度增大，管理效率下降。

因此，优化管理成本的首要任务是能够将运维数据进行量化展示和统计，包括系统运行态势、运维任务状态、安全态势等等。通过数据构建运维驾驶舱，实现一图观全局。如：

（1）核心业务监测

（2）全局应用状态

（3）事件问题追踪

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除了实现运维数据可视化外，可以通过成本分摊、核算、货币化等手段，将运维成本进行可视化，通过工单、系统等手段对运维服务做成本量化，明晰成本构成，为运维预算规划提供基础，同时可以有针对性地进行成本优化和控制。

如某央企公司 IT 成本摊销管理，通过ITSM实现服务计价，量化服务成本，并通过报表展示成本摊销，为 IT 预算设计和优化提供数据支撑。首先分析 IT 组织成本构成，包括固定成本、服务成本、资产折旧、人员薪酬。

其次明确各项成本的数据来源，比如服务成本通过服务工单进行统计和结算，固定分摊图、人员薪资通过财务和人力系统提供数据。最后对数据进行汇总统计，形成 IT 部门成本明细。实现运维成本可视化、管理规则可优化、运维预算可规划的目标。

03.运维降本增效与转型实践

1）某集团公司运维价值量化实践

某集团公司，人均运维 1000+服务器，人均对接和服务 30+研发用户。极高的运维效率背后，是其多年运维降本增效的实践与沉淀。

当前运维团队业务覆盖研发过程可靠性、版本发布连续性、持续运营稳定性以及降本增效持久性 4 大类 200 余项服务项。目前已实现 100%运维在线化、自动化运维工具积累 400+、智能化场景全面普及，以及运维管理体系化建设。

（1）在线化：以 ITSM 为核心的人效管理

将运维组织负责的工作 100%线上化，ITSM 服务目录覆盖业务操作、故障应急、质量优化、成本优化、自主建设、学习探索、会议沟通、业务体验 8 类运维场景。同时通过 ITSM 与周边系统联动，实现数据统计、运维执行的自动化，提升服务效率，节约管理和沟通成本。

（2）自动化：打造工具文化，基于平台建设自动化运维工具体系

通过运维开发平台，赋能运维人员，鼓励建设运维工具，已沉淀 700+运维工具，实现运维效率的极致提升；

（3）智能化：数智赋能，运维向运营升级

建设运维 AI 平台，降低智能运维开发门槛，实现智能运维的推广与普及。通过平台建设通用智能运维场景模板，并提供给各一线运维团队使用，一线运维通过简单的数据接入和训练即可构建属于该团队的智能运维模型。

（4）体系化，通过管理赋能组织，通过工具辅助管理

基于 100%在线化的运维工作，平台可以对运维人员服务能力、工作任务进行统计，形成运维人员能力画像，人员绩效考核与管理变得有据可依。

在此基础上，开展运维货币化转型，以远低于业务自建团队的成本，保障相同的可靠性指标，同时提供业务开发团队难以扩展的服务，并获得利润。目的是使得运维组织获得无需自证的价值，满足组织长期发展需要。

• 业务（付费方）：负责与运维商定各项单价、按需采买 SRE 团队服务，同时每月确认 SRE 账单；

• 运维（收费方）：负责设置运维服务项及单价、每月核算账单发给业务并根据 ROI 调整 SRE 成本；

• 财务（核算方）：负责将 SRE 账单计入各业务团队成本，监管 SRE 价格公示，核算 SRE 团队 ROI 并联合 HR 调整成本。

货币化推广初年，实现运维成本节约 11%。

2）某股份制银行降本增效实践

某银行业务飞速发展给运维带来了巨大的挑战，推动运维团队深化降本增效建设，其挑战包括：

• 规模膨胀带来的成本失控与效率黑洞，从最初的数千台服务器到近十万台，导致资源浪费和成本损耗；

• 业务需求提升与科技成本控制带来的剪刀差，业务需求超前、开发资源浪费、运维成本控制紧张；

• 架构冗余与资源低效带来的技术债务激增，如微服务拆分过细，资源利用率低下。

（1）在线化，打造企业服务管理平台（ESM）

通过 ESM 构建运营数字化转型加速器，替换 100+原有运营和服务系统，服务覆盖全行用户，月服务工单数量超 50 万条，综合服务效率提升 5 倍以上，实现业务场景流程化、工单处理自动化、服务过程可视化 ，在提升服务效率的同时：

• 量化 IT 运营：通过量化服务过程，发现流程卡点，优化服务环节，实现服务效率提升，投诉逐年降低，并给予量化指标对运营组织和人员进行考核管理；

• 实现安全合规：服务上线 100%满足合规设计，监管整改问题同比下降超 30%；

• 构建一站式服务生态：以客户为中心构建跨部门协作服务体系，跨部门月度工单占比超 70%，客户满意度提升 90%。

（2）自动化，运维场景自动化，运维效率全面升级

典型建设场景包括：

• 资源自动伸缩：资源利用率动态匹配业务峰值，避免闲置或不足；

• 资源自动调度优化：CPU 利用率从 20%提升至 35% 内存使用率从 15%提升至 30%；

• 存储自动分层：存储成本节约 70%；

• 预测性扩缩容：实现关键活动零延迟响应；

• 资源自动回收：节省 60%闲置虚拟机费用；

• 运维报告自动化：报告编写时间减少 90%。

同时通过 RPA 建设自动化场景千余个，实现了超万人次操作的全职人力替代。

（3）智能化：深化 AIOps 与 FinOps 融合

通过深化 AIOps 与 FinOps 融合，利用技术优化资源预测，实现更精准的成本控制和效率提升，为运维带来显著效益。结合 FinOps 的财务视角，AIOps 能自动分析成本趋势，识别异常支出，助力在运维层面实现精细化财务管理。

加大自动化工具投入，实现运维流程智能化，减少人工干预，进一步提升运维效率和降低成本。 持续探索 AIOps 与 FinOps 融合的新模式，推动技术创新，以适应不断变化的业务需求，保持行业领先地位。

（4）体系化：科学化成本经营

通过成本可视、资源协同、技术治理三位一体，项目实施首年直接节省新增采购成本显著降低，通过机器滤旧、混部、下线等措施实现间接节约。

• 通过成本可视和资源协同，实现成本控制和敏捷交付的平衡。在保证敏捷交付的同时，通过优化资源配置和降低成本，实现创新周期的缩短；

• 通过资源协同和技术治理，实现资源的精细管理和成本的精准控制。在资源无序增长的情况下，通过优化资源配置和降低成本，实现资源的高效利用和成本的精准控制；

• 通过技术治理，解决技术债务问题，提升系统的稳定性和性能。在满足短期需求的同时，通过优化资源配置和降低成本，实现系统的可持续发展。

04.总结

运维降本增效是运维组织持之以恒的目标，本质是通过技术杠杆与流程创新实现组织能力提升。对于运维组织来说，降本增效课题既是挑战更是机遇，通过降本增效建设可以将运维从成本消耗部门转变为业务增长引擎，支撑数字化转型。也可以助力企业构建“技术驱动型”运维团队，成为企业数字化转型的核心枢纽。

1）技术杠杆：通过技术手段放大运维的 ROI，其中

• 在线化是基础，通过统一服务入口、全流程数字化记录，实现运维成本透明化与服务质量可量化；

• 自动化是引擎，以工具替代重复性人力操作，典型案例中单应用发布效率提升 3 倍以上，外采服务成本节约超 28%；

• 智能化是方向，借助 AI 与大模型技术，降低技术门槛，辅助知识传承与复杂问题处理，提升一线运维响应能力；

• 体系化是保障，通过工具、规范与组织协同形成闭环管理，确保降本增效的可持续性。

2）多维成本优化：从显性到隐性的全面管控

• 人员成本：通过自动化工具释放基础运维人力，赋能基础运维人员聚焦高附加值任务；

• 资源成本：依托 CMDB 与容量管理，实现资源集约与成本优化；

• 沟通与管理成本：统一服务入口与智能化辅助工具，减少无效沟通，提升跨部门协作效率。

降本增效的目标是实现运维角色的战略升级，从“成本中心”转型为“业务增长引擎”。通过服务货币化、SRE 实践与数据驱动决策，运维不仅保障业务连续性，更直接参与企业价值创造。降本增效的终极目标并非“少花钱”，而是“花对钱”。通过技术与管理的双轮驱动，运维团队将成为企业数字化转型的核心枢纽，以更低的成本创造更高的业务价值，实现从“支撑者”到“驱动者”的跨越。