运维管理系统能带来哪些好处？

在未来的网络运维中，网络运维部门或者机构应该主动地去适应这种发展趋势，除了苦练内功、提高维护效率之外，更重要的是如何加强人性化服务，提高用户可感知的满意度。一方面维护队伍要加强对各类网络中相关设备和应用系统的熟悉程度和维护水平，另一方面，网络运维部门或者机构的维护力量和社会力量在网络运维方面尝试合作将是一个新的趋势。 IT运维管理软件的标准指标 对网维护管理的要求应站在企业的高度，从多方面进行简要的逻辑分析。立足运营资源、运营能力和核心流程，网络运维管理标准指数可分成三类：第一类是关键性能指标KPI(Key Performance Indicator)，反映网元层设备的性能。第二是关键质量指标KQI(Key Quality Indicator)，由不同网元设备的KPI值集合而成，反映单一业务的质量。第三为服务等级协议SLA(Service Level Agreement)，由KQI值集合而成，分成内部组织间的等级服务协议和最终用户间的服务等级协议。从这三类指标可看出，网络维护管理与引进的设备质量、网管系统质量、不同部门间的协作管理密切相关。 IT运维管理软件的优势 为了满足企业IT运维管理的类似上述需求，一款好的网络运维管理软件，是基于ITIL的最佳实践经验，为用户提供运维管理流程，并提供了基于ITIL的岗位定义、流程设计工具、表单设计工具、基于ITIL的流程模板和各种元素库，帮助企业在进行IT运维管理工作时，不仅能够有效的、有序的进行事故管理、问题管理、配置管理、变更管理、发布管理，达到服务支持的目的，也能够提供服务级别管理、可用性管理、能力管理，达到服务交付的目的。 除此之外，还提供了报表及KPI。报表按照服务台&事故管理、变更管理、配置管理和发布管理进行分类展示，并支持首页展现公告信息、外出信息、待办、待阅等信息。 提供的上述功能在很大程度满足了业务发展和用户的需求对网络运维管理提出了较高要求。业务创新必须与业务提供方式、业务保障方式统一协调。提供个性化、多样化的综合服务是可持续发展的必由之路。在运维管理观念上，强化维护就是服务，是面向客户服务的重要环节，是核心流程的重要组成部分;在组织管理模式上，应以核心流程最优化为核心，在均衡协调水平流程与职能组织管理的基础上寻求效率与成本的最优化;在管理指标上，应提炼并完善KPI、KQI、SLA各项指标，作为综合考核的依据。 目前，网络运维在管理模式、服务指标、运作效率、维护成本等方面已经取得了明显进步，但仍存在较大的发展空间。在技术条件具备的前提下，应逐步实施由分散化的管理转向集中化管理。 全方位IT运维管理软件提升网络效率 目前网络的运维管理总体上还落后于业务的发展。这有技术方面的因素，但更多的是管理方面的原因。应通过规范建设符合要求的网管系统，根据网络发展规模和业务系统的需要系确定合理的运维管理模式，明确KPI、KQI、SLA指标及其内在的相互关系来优化网络运维。 在网管系统建设方面，网的核心层、汇聚层网络由于设备制式相对单一，网管系统基本设备随设备引入，网络设备的这些特点，决定了对其管理与监控的难度与复杂性。宽带网管系统功能应满足业务、网络管理的需要，对宽带接入网管系统的要求可以归纳为：1可扩展性与稳定性。网管系统体系结构能根据宽带网的发展规模进行平滑系统升级与扩容，对规模较大的网络能够进行全面监控与管理;稳定性高，满足运营要求。2安全性高、可靠性强。3可用性。能对设备、资源、终端用户实现有效管理。4系统开放与标准化。提供灵活简单的接口便于与宽带运营系统的其他子系统(业务支撑系统)进行有效的互 *** 作，同时能对多个厂家设备进行有效的监控与管理。 在运维系统、管理模式健全的情况下，必须确定相应的运维管理指标，并组织实施基于运维的价值链，确定KPI、KQI、SLA指标及内在相互关系，不断满足客户的要求。 业务与IT运维管理软件协调一致 由此可见，运维管理应立足于业务价值链去构建合理的服务模式、运维管理模式，网络设备规范性、稳定性以及网管监控系统的标准性、可用性提供技术基础，将促进业务发展的速度。目前的运维管理的标准化模式、考核管理指标是至关重要的。业务开展与运维管理协调一致才能发挥综合运营优势。建设标准化的模式可以减少各地在运维过程中不必要的探讨和试验，网络运行过程中，同步进行运维管理的策划、事件。

智能运维是一种全新的数字化运维能力，且是企业数字化转型的必备能力。智能运维的本质是提升运维数据的认知能力，它在提升运维数据治理能力、优化企业业务数字化风险、降低运维人力成本和提升运维在业务侧的影响力方面都有本质的提升。

智能运维，又称AIOps（Artficial Intelligence for Operations），是一种将大数据、人工智能或机器学习技术赋能传统IT运维管理的平台（技术）。

比如以我们公司的夏洛克AIOps智慧运营平台为例。它能以全局运营视角解读IT运维，在AI算法平台的支撑下实现包括精准告警、异常检测、根因定位和容量分析等场景，助力企业数字化业务高效、稳定和顺畅运行。

运维数据治理。通过高性能实时处理的数据平台广泛采集、处理和分析数字化业务运行过程中的多样化运维数据，包括告警、指标、日志、配置以及运维工单等类别，不仅提升了运维大数据的治理能力，优化了数据质量，而且为进一步激活运维数据的价值打下了良好基础；

业务数字化风险。使运维人员不仅提升了历史运维数据的分析能力并且能够对实时数据进行异常检测和问题预判，有效降低数字化业务的运行风险，提升可用性、稳定性；

运维人力成本。使真正意义上的跨域根因定位成为可能，降低对专业运维人员经验技能的依赖，迅速缩短故障排查时间并有效降低人力成本；

业务侧影响力。以业务视角利用多元化数据提高运营分析和决策能力，比如端到端的分析业务交易状态，提供给业务、客服部门及时反馈和决策支持依据，充分增强业务影响力；

智能运维发展正如火如荼，Gartner预见其为下一代运维，认为到2022年将有近50%的企业用户部署智能运维。虽然目前不少企业已经在积极投入建设，也还有一些企业处在迷茫阶段，尽早布局才能在数字化时代不会被淘汰。

1 运维工作随着设备的更新，工作流越来越多。人工运维的效率明显感觉太低了！而且导致IT基础设施出现故障的原因中，运维管理方面的原因占比高达80%，而由于技术或产品方面的因素则只占到20%。所以就需要一款运维管理系统软件了。

2有非常优秀的流程管理系统，包括：服务台、配置管理、建档管理、问题管理、变更管理、视图管理、驻场管理、巡检管理、客户满意度管理、统计分析、监控中心、用户中心、手机APP等二十余项功能，可谓功能强大，还可以自己选择功能以及定制功能。

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