罗毅：深化IT架构转型，助力业务创新发展

ITSS、ITIL、ISO20000区别为：性质不同、设立组织不同、目的不同。

一、性质不同

1、ITSS：ITSS是信息技术服务标准库和提供IT服务的方法论。

2、ITIL：ITIL是信息技术基础架构库。

3、ISO20000：ISO20000是信息技术服务管理体系标准。

二、设立组织不同

1、ITSS：ITSS是在工业和信息化部、国家标准化委的领导和支持下，由ITSS工作组研制。

2、ITIL：ITIL由英国中央计算机与电信局（简称CCTA）一手创建。

3、ISO20000：ISO20000是国际标准化组织设立的国际标准。

三、目的不同

1、ITSS：ITSS目的是发现IT服务过程当中出现的问题，及时进行改进，以便于提升IT服务质量。

2、ITIL：ITIL旨在满足将信息技术应用于商业领域的发展需求。

3、ISO20000：ISO20000目的是提供建立、实施、运作、监控、评审、维护和改进IT服务管理体系。

随着互联网的不断发展，有时候企业需要使用不同的开源数据库来搭建自己的在线平台。下面我们就一起来了解一下，在选择数据库的时候我们都有哪些方法可以使用。

有一个明确的目标

这一点看似简单，但在和很多人聊过MySQL、MongoDB、PostgreSQL之后，我觉得这一点才是重要的。面对繁杂的开源数据库，更需要明确自己的目标。无论这个数据库是作为开发用的标准化数据库后端，抑或是用于替换遗留代码中的原有数据库，这都是一个明确的目标。目标一旦确定，就可以集中精力与开源软件的提供方商讨更多细节了。

了解你的工作负载

尽管开源数据库技术的功能越来越丰富，但这些新加入的功能都不太具有普适性。譬如MongoDB新增了事务的支持、MySQL新增了JSON存储的功能等等。目前开源数据库的普遍趋势是不断加入新的功能，但很多人的误区却在于没有选择适合的工具来完成自己的工作——这样的人或许是一个自大的开发者，又或许是一个视野狭窄的主管——终导致公司业务上的损失。致命的是，在业务初期，使用了不适合的工具往往也可以顺利地完成任务，但随着业务的增长，很快就会到达瓶颈，尽管这个时候还可以替换更合适的工具，但成本就比较高了。例如，如果你需要的是数据分析仓库，关系数据库可能不是一个适合的选择;如果你处理事务的应用要求严格的数据完整性和一致性，就不要考虑NoSQL了。

不要重新发明轮子

在过去的数十年，开源数据库技术迅速发展壮大。开源数据库从新生，到受到质疑，再到受到认可，现在已经成为很多企业生产环境的数据库。企业不再需要担心选择开源数据库技术会产生风险，因为开源数据库通常都有活跃的社区，可以为越来越多的初创公司、中型企业甚至500强公司提供开源数据库领域的支持和三方工具。

先从简单开始

你的数据库实际上需要达到多少个9的可用性对许多公司来说，“实现高可用性”仅仅只是一个模糊的目标。当然，常见的答案都会是“它是关键应用，我们无论多短的停机时间都是无法忍受的”。北京IT培训发现数据库环境越复杂，管理的难度就越大，成本也会越高。理论上你总可以将数据库的可用性提得更高，但代价将会是大大增加的管理难度和性能下降。所以，先从简单开始，直到有需要时再逐步扩展。

工商银行通过实施“1031”工程、信息化银行建设等工作，打造了同业领先的第四代核心银行系统，确立了信息 科技 领先优势。随着银行进入40时代，金融 科技 推动银行从生产资料、生产力和生产关系三方面打破传统、变更生产经营模式，顺势数字化、智能化、开放化的时代特征，银行不断丰富服务渠道、完善产品供给、提升服务体验和效率，同时对企业级架构建设和信息系统转型提出了新要求。

为应对内外部形势变化、满足业务创新转型发展要求，工商银行于2015年启动IT架构转型工作。充分利用分布式、云计算等新技术，基于开放平台与主机有机结合的基础架构，构建面向未来业务发展，以开放性、高容量、易扩展、成本可控、安全稳定、便捷研发为特征的全新技术体系。在技术变革的外部驱动和转型发展的内生需求互相作用下，工商银行于2017年启动智慧银行生态系统（ECOS）工程，围绕“客户服务智慧普惠、金融生态开放互联、业务运营共享联动、创新研发高效灵活、业务 科技 融合共建”的智慧银行建设目标，通过整合构建企业级业务架构，强化产品创新顶层设计与跨产品线整合，将业务架构由内部企业级延展至跨界生态，在业务架构指导下，进一步深化IT架构转型，持续优化应用架构、数据架构、技术架构、安全架构，建立金融与 科技 高度融合的全新生态体系。

1构建服务化、松耦合应用架构。 同步ECOS工程建设，工商银行引入了业界领先的持续价值提升方法论，通过分析全行发展战略、业务发展前瞻性规划和业务现状问题，体系化地开展业务领域顶层设计，从流程、产品、实体等三个维度开展业务建模，整合构建覆盖63个业务领域、100多个业务组件、近4000个任务组件的企业级业务架构，并指导推动IT系统建设。通过从业务领域、业务组件、业务对象到IT应用、IT服务、数据对象的对接落地，围绕业务对象，以数据为中心聚合服务，形成了覆盖业务产品服务、业务和数据基础服务、技术基础服务的企业级服务体系，打造了分层解耦的应用架构。建立组件化研发机制，实现业务模型的高效传导，促进统一架构语境下从业务到IT的一致性承接。在支付结算、xyk等热点领域完成组件化落地， 提炼 了19000余个IT服务，日交易量逾40亿笔，提升了产品研发的市场响应速度。

2打造主机+开放平台双核心系统。 依托自主可控、体系完备的开放平台技术，逐步从传统的以主机为核心的应用布局向主机+开放平台双核心布局转型，初步建成具备承接主机业务下移能力的开放平台核心银行系统。在国内大型银行中，率先实现银行核心业务的完整闭环处理，截至2020年上半年，已有超过90%的应用部署在开放平台。在中资银行中，率先使用自主研发的开放平台境外核心业务系统，已在欧洲、亚太区域新设机构实际投产运营。随着双核心建设不断深化，工商银行在业务量快速增长态势下，整体保持主机资源零增长，2015~2020年累计实现主机资源压降65000MIPS以上。

3形成双轮驱动的开放金融生态。 工商银行建设以“嵌入场景、输出金融”为特征的API开放平台，与以“绿色部署、敏捷上线”为特征的金融生态云，组合形成全行互联网金融场景建设“双轮驱动”的体系化品牌。目前已对外开放9大类1800多项API服务，为8800多家合作方提供服务，成为银行同业中“合作伙伴最多、服务最全面”的开放平台。已推出教育云、物业云等17款金融生态云产品，累计推广G/B端客户超过3万个，C端客户929万。

1打造多模式、高性能数据交换体系。 工商银行综合运用流数据处理、数据复制、文件共享等技术，打造了多模式、高性能的企业级数据交换平台，面向全行提供实时、准实时、分钟级、小时级等多种时效的企业级数据交换服务，并在余额变动实时提醒、实时交易反欺诈、准实时存贷款偏离度计算等应用场景取得良好成效。

2率先建成自主可控的大数据服务云。 同业率先完成传统封闭式架构（TD、Extradata）向开放分布式架构(Hadoop、MPPDB)转型，建成金融行业集群规模最大、技术生态最全、供给能力最强的大数据服务云体系，软硬件投入仅为原有产品投入的30%。全数据整合后容量超过93PB，为171个总行应用、22个业务部门和52家境内外分行及子公司提供了高效、便捷、丰富的高质量数据服务。

3着力打造企业级数据中台。 按照ECOS工程总体布局，以共享、复用、创新为目标，通过数据资产沉淀、数据服务化、数据资产运营、数据产品输出等措施，打造高效、智慧、开放、共享的标准化数据服务。面向全行1万余名数据分析师提供一站式、全链路线上BI分析能力，支撑全面风险管理、xyk风控、智慧大脑等重点场景建设，加快推进客服、运营、产品和风控等领域的智慧赋能，提升各专业数据应用创新能力。

1打造一系列企业级新技术应用平台。 工商银行依托金融 科技 研究院体系化布局新技术，建成了云计算、分布式、API平台、大数据、流数据、人工智能、物联网、区块链、生物识别、移动互联网十大技术平台，是工商银行技术领先优势的集中体现。人工智能机器学习平台集成业界主流机器学习算法，提供便捷高效、全流程建模、自学习的AI全栈平台，赋能数据智能化应用，构建工行智慧大脑。物联网金融服务平台通过智能感知万物，获取海量物联数据，扩展银行金融服务边界，创新金融服务模式，提供安全可靠的智慧物联解决方案。区块链技术平台在资金管理、供应链金融等七大业务领域构建服务实体经济的区块链应用生态，机构用户超千家，个人用户超100万，拥有近百项专利，荣获多项业界大奖。生物识别平台提供人脸、指纹等生物特征管理、安全管控、服务调度等功能，具备多生物特征统一管控、统一服务的能力。

2建成自主可控、体系完备的云计算、分布式技术体系。 云计算平台具有开放性、高容量、易扩展、智能运维等特点，从传统手工为主的虚拟化架构，转变为快速供给、稳定可靠、资源集约、运维智能的新型云计算体系架构。截至2020年8月，工商银行已实现60000+节点、34000+容器的入云规模，具备万级容器集群自动供给能力，同等业务量下服务器虚拟资源利用率平均提升2~3倍，业务高峰期系统扩容时间由几十分钟缩至秒级，2019年荣获人民银行 科技 发展奖一等奖。分布式技术平台涵盖9大类分布式技术组件，在快捷支付、纪念币预约等150余个应用广泛运用，为IT架构从单体集中式架构向分布式服务化架构转型提供了技术基础。截至2020年8月，日均交易量超过50亿笔，并发支撑能力超过10万笔/秒，重点交易平均响应时间小于10ms，有效应对“双十一”秒杀等高频、大并发交易对IT架构稳定性、业务连续性的冲击。

落实国家网络安全等级保护20要求，完善安全体系建设，加强新技术领域的安全防护，随云计算、大数据、人工智能、区块链、5G、物联网等金融 科技 发展同步规划、同步建设。研究完善以数据为中心的安全方法论和保护体系，加强个人信息和隐私的保护，“融e行”第一批完成在中国互联网金融协会的认证备案。围绕ECOS工程建设，建立多因子身份认证体系，发展手机盾、云证书、指纹、人脸、声纹、指静脉、虹膜等多种认证及生物识别技术。建设企业级反欺诈平台，通过终端、账户、行为等多维度展开智能风控，有效拦截欺诈交易，提升开放银行防御和风险处置能力。

在新一轮 科技 革命与我国转变发展方式的 历史 交汇期，工商银行将 科技 创新作为第一发展动力，积极创新和引入金融 科技 前沿技术，在全行战略、企业架构的指引下，强化IT与业务的融合。通过金融 科技 赋能经营转型，创新服务模式，拓展新生态，提高金融供给对实体经济的适配性和灵活性，为广大客户提供高价值服务，为建设具有全球竞争力的世界一流现代金融企业提供动能源泉。

智能化是建立在大数据基础之上的，所以智能化运维首先需要解决的是运维数据的智能化采集问题。根据客户单位的业务需求，确定运维服务总体目标，明确需要采集哪些数据？如何采集这些数据？使用什么样的手段去采集这些数据？不同类型数据的采集频率如何确定？如何对数据进行分类存储？

其次是进行大数据挖掘。设计开发运维数据的分析模型，从海量的历史数据中准确地发现IT系统所存在的问题。就拿监控系统来说，大部分客户都采购了网络监控系统，证明在实际工作中是有这样的刚性需求的。但实际上大多数客户都并未很好地使用该系统，主要原因就是因为这些系统在数据的准确性上并不理想，大数据的分析提取方面更弱。由于营销的需要，监控系统开发商把主要精力都放在新功能的开发和数据的展示上，对数据的准确性及分析挖掘缺乏深入研究，因而使得监控系统的实用性大打折扣。

还有就是各种运维工具及其所产生的数据如何整合的问题。如何将各种运维管理工具进行业务上的关联和数据上的整合使其无缝对接，共同组成一个智能化的运维管理平台，充分发挥其整体价值。对于需要人工干预的事件，还需要与服务流程管理系统进行对接，使得人、机服务一体化，实现服务流程的智能化。

跟运维组织化、标准化、专业化一样，运维智能化也是运维服务业发展的大趋势。谁能很好地顺应这一趋势，把握好这一发展机遇，谁就能赢得未来

什么是数据治理

数据治理是逐步实现数据价值的过程，具体来说，数据治理是指将零散的用户数据通过采集、传输、储存等一系列标准化的流程变成格式规范、结构统一的数据，并有严格和规范的综合数据管控;对这些标准化的数据进行进一步加工分析成为具有指导意义的业务监控报表、业务监控模型以帮助业务进行辅助决策。

在数据治理流程当中，涉及到了前端业务系统，后端业务数据库系统再到业务终端的数据分析，从源头到终端再回到源头，形成的一个闭环负反馈系统。同样地，在数据治理流程当中，我们也需要一套标准化的规范来指导数据的采集、传输、储存以及应用。

数据治理流程

数据治理流程是从数据规划、数据采集、数据储存管理到数据应用整个流程的无序到有序的过程也是标准化流程9的构建过程。根据每一个过程的特点，我们可以将数据治理流程总结为四个字，即“理”、“采”、“存”、“用”。

1理:梳理业务流程，规划数据资源

对于企业来说，每天的实时数据都会超过TB级别，需要采集用户的哪些数据，这么多的数据放在哪里，如何放，以什么样的方式放这些问题都是需要事先进行规划的，需要有一套从无序变为有序的流程，这个过程需要跨部门的协作，包括了前端、后端、数据工程师、数据分析师、项目经理等角色的参与。

2采:ETL采集、去重、脱敏、转换、关联、去除异常值

前后端将采集到的数据给到数据部门，数据部门通过ETL工具将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。

3存:大数据高性能存储及管理

这么多的业务数据存在哪里这需要有一高性能的大数据存储系统，在这套系统里面将数据进行分门别类放到其对应的库里面，为后续的管理及使用提供最大的便利。

4用:即时查询、报表监控、智能分析、模型预测。

数据的最终目的就是辅助业务进行决策，前面的几个流程都是为最终的查询，分析，监控做铺垫。这个阶段就是数据分析师的主场，分析师们运用这些标准化的数据可以进行即时的查询、指标体系和报表体系的建立，业务问题的分析，其至是模型的预测。

数据治理包括哪几个方面？

数据治理是一套持续改善管理机制，通常包括了数据架构组织、数据模型、政策及体系制定、技术工具、数据标准、数据质量、影响度分析、作业流程、监督及考核等内容。从技术角度来看，数据治理涉及的IT技术主题包括元数据、数据标准、数据质量、数据集成、主数据、数据资产、数据交换、生命周期、数据安全多产品组成的一整套解决方案。

元数据：采集汇总企业系统数据属性的信息，帮助各行各业用户获得更好的数据洞察力。

数据标准：对分散在各系统中的数据提供一套统一的数据命名、数据定义、数据类型、赋值规则等的定义基准，并通过标准评估确保数据在复杂数据环境中维持企业数据模型的一致性、规范性。

数据质量：有效识别各类数据质量问题，建立数据监管，形成数据质量管理体系，监控并揭示数据质量问题，提供问题明细查询和质量改进建议。

数据集成：可对数据进行清洗、转换、整合、模型管理等处理工作。既可以用于问题数据的修正，也可以用于为数据应用提供可靠的数据模型。

主数据：帮助企业创建并维护内部共享数据的单一视图，从而提高数据质量，统一商业实体定义，简化改进商业流程并提高业务的响应速度。

数据资产：汇集企业所有能够产生价值的数据资源，为用户提供资产视图，快速了解企业资产，发现不良资产，为管理员提供决策依据，提升数据资产的价值。

数据交换：用于实现不同机构不同系统之间进行数据或者文件的传输和共享，提高信息资源的利用率。

数据安全：提供数据加密、脱敏、模糊化处理、账号监控等各种数据安全策略，确保数据在使用过程中有恰当的认证、授权、访问和审计等措施。

生命周期：管理数据生命周期，建立数据自动归档和销毁，全面监控展现数据的生命过程。

1、CT化意思是电信化。

通信技术（Communications technology，缩写CT），又称通信工程（也作信息工程、电信工程，旧称远距离通信工程、弱电工程）是电子工程的重要分支，同时也是其中一个基础学科。

2、IT化意思是信息化。

信息技术（Information Technology，缩写IT）是主要用于管理和处理信息所采用的各种技术的总称。它主要是应用计算机科学和通信技术来设计、开发、安装和实施信息系统及应用软件。它也常被称为信息和通信技术。主要包括传感技术、计算机与智能技术、通信技术和控制技术。

扩展资料

人们对信息技术的定义，因其使用的目的、范围、层次不同而有不同的表述：

1、凡是能扩展人的信息功能的技术，都可以称作信息技术。

2、信息技术“包含通信、计算机与计算机语言、计算机游戏、电子技术、光纤技术等”。

3、现代信息技术“以计算机技术、微电子技术和通信技术为特征”。

4、信息技术是指在计算机和通信技术支持下用以获取、加工、存储、变换、显示和传输文字、数值、图像以及声音信息，包括提供设备和提供信息服务两大方面的方法与设备的总称。

5、信息技术是人类在生产斗争和科学实验中认识自然和改造自然过程中所积累起来的获取信息，传递信息，存储信息，处理信息以及使信息标准化的经验、知识、技能和体现这些经验、知识、技能的劳动资料有目的的结合过程。

6、信息技术是管理、开发和利用信息资源的有关方法、手段与 *** 作程序的总称。

7、信息技术是指能够扩展人类信息器官功能的一类技术的总称。

8、信息技术指“应用在信息加工和处理中的科学，技术与工程的训练方法和管理技巧；上述方法和技巧的应用；计算机及其与人、机的相互作用，与人相应的社会、经济和文化等诸种事物。”

9、信息技术包括信息传递过程中的各个方面，即信息的产生、收集、交换、存储、传输、显示、识别、提取、控制、加工和利用等技术。

10、信息技术是研究如何获取信息、处理信息、传输信息和使用信息的技术。

IT可以提高流程执行效率，避免大量纸质单据的传递，而且可以更好的进行追溯；同时IT管理还包括各种数据的存储和备份，这对企业都是至关重要。对于生产型企业IT管理还体现在生产系统的更新提高，可以使得整个生产流程更加精确，方便进行管理。

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