提质增效｜大型汽车制造业运维精细化管理建设实战

项目背景

某大型汽车制造企业随着数字化技术的深入应用，对运维在“质量与效率”方面的精细化管理有了更高的要求。借助云智慧运维指标体系实现了 IT 架构的智能化与可视化，高效解决系统显性问题，积极处理系统隐性问题，提升系统稳定性与可用性。

复杂业务系统下的运维挑战

该大型汽车制造企业 IT 信息系统数量不断增加，系统之间的集成度和复杂度越来越高，从而加大了 IT 系统运营、维护和管理难度，围绕运维精细化管理，该企业在 IT 监控层面主要面临以下挑战：

• 日益复杂的系统架构：企业运维对象数量急剧增长，相互关系复杂，运维问题处理困难。

• 无法感知的单点算法：复杂系统中仅关注单点日志或指标，难以掌握系统整体运行状况。

• 精准快速的排障要求：为保障用户体验，企业对运维人员故障排查和解决效率提出了更高要求。

• 质量不高的指标数据：指标数据获取难、离散性高且结构不一致，难以支撑智能算法全面落地。

以数据驱动运维精细化管理

参考国家标准、行业案例实践和企业内部的事件报告和关键业务动作，从需求确认、指标编制、指标评审、应用运营四个阶段，构建管理和技术双层面的规范化运维监控指标体系。

按照 IT 架构分类管理离散系统的孤立数据，解决企业内部指标数据离散、口径不一致等问题，统一管理指标及指标之间的关联关系。相关指标数据可视化展示，客观反映系统健康度和可用性等，辅助该大型汽车制造企业的业务运营与 IT 决策。

端到端的全链路可观测，逐步引入智能算法（如动态阈值、单指标异常检测、告警降噪等），助力运维提早发现风险隐患，快速定位故障根因，实现运维管理数字化和精细化。

立体化监控，保障业务连续性

数据中台实现对各监控系统、IT 服务管理系统、配置管理系统和平台数据的采集、处理和存储，解决数据互通互享难题，实现数据统一加工、治理和关联存储，建立运维数据基座，及时发现和解决 IT 系统的故障和问题，保障生产业务稳定运行，提高企业运维执行效率，提升系统的可靠性、稳定性和安全性。

CMDB（配置管理数据库）中的资源拓扑关系，通过可视化工具，按照应用（响应时间、吞吐量）、软件（操作系统、数据库、中间件）、硬件（服务器、存储、网络设备）等不同层次叠加展示指标数据，实现立体化监控，便于运维人员全面了解系统性能状况，快速发现和解决问题并进行分析和决策。

系统健康度量，实现稳定生产目标

健康度监测分析，评估该大型汽车制造企业各层级异常指标对资源的影响情况，帮助运维人员判断各类故障问题优先级，降低海量告警信息处理复杂度，合理优化资源分配，确保系统的稳定性和持续性，显著提高运维工作效率。健康度报告辅助决策层实时快速了解业务系统运行状况，并提供决策依据支持。

全局统一视图，提供决策依据

云智慧运维监控指标体系根据整体视角、经营管理和基础运维视角提供不同监控视图，视角涵盖决策层、管理层和执行层，视图将各种数据指标以图表、地图等方式通过可视化大屏呈现。

大屏中客户满意度和用户体验等方面的信息，帮助决策者了解业务系统的整体运行状况，作出相应决策；各业务系统的重要程度、健康度和可用性等信息，帮助管理层优化系统性能，提高工作效率；帮助执行层及时发现系统中的问题，并进行相应的维护和修复，保障系统的稳定性和可用性。

价值总结

通过云智慧 IT 统一运维监控指标体系，该大型汽车制造企业实现了业务系统运行健康状况全方位监控。“定量分析”与“定性判断”相结合，“运维经验”与“实时数据”相结合，“前期开发”与“后期运维”相结合的联动运维管理方式，不仅为防范运维风险提供及时预警和综合分析能力，同时也为应用系统性能优化提供了翔实和科学的参考依据。

未来，云智慧将继续深化与各企业合作，进一步拓展 IT 智能运维与全方位立体化监控应用范围，为企业的持续发展和创新提供坚实技术保障。