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北塔軟件:數據挖掘將讓IT運維管理更具智能
2012-12-12   中國IT運維網

隨著企業對于IT信息系統的日益依賴,IT運維的重要性早已經不言而喻。無論是企業自己摸著石頭過河,總結藥方的方式,還是借鑒同行業用戶先進的ITIL(Information Technology Infrastructure Library,信息技術基礎架構庫)、BSM(Business Service Management,業務服務管理)實踐經驗的方式,IT運維管理的黑匣子正在逐漸被打開,其中工作的條理性、規范性亦在逐漸增強。

然而,眾多企業都提出要提高自己的IT運維管理水平,但究竟該怎樣去做,卻缺乏清晰有效的途徑和標準。IT運維管理人員到底做的如何?業務運行狀態正在什么水平?這些問題的答案“口說無憑”,終究要拿出“證據”才能證明IT運維管理的價值已經得到提升。

BSM可讓IT運維管理的價值“透明化”

責備、被投訴在傳統IT部門最常見不過了。IT系統速度越來越慢,不可預期的宕機,對縱向業務的服務可用性管理依然困擾著IT部門。IT部門常常會聽到:我們都承認IT部門的態度是好了不少,可故障解決不了,業務部門能不向我這里投訴嗎?你提交的報告確實顯示你們縮短了故障響應時間,可為什么還是故障頻發?你們敢肯定網絡平均響應時間已經達到了服務水平了嗎,可我在系統里查訂單怎么越來越慢?

面對業務部門日漸增加的需求,努力的CIO疑惑卻又增多了不少:我已經使用了先進的IT監控工具,利用ITIL的流程也越來越嚴謹,卻還是有內部用戶不滿意、領導不滿意,我應該如何考核現在的IT服務能力?而增加預算、改善服務流程,乃至業務創新,我又該從何入手呢?

作為國內領先的IT運維管理專家,北塔軟件認為:“超越了IT基礎層面的監控管理;同時源于ITIL、又高于ITIL的BSM則是應對以上挑戰最好的方法。BSM是更高層的概念,不僅僅是工具化和流程化,它使得業務和IT方面保持一致性或者是建立管理的關聯。就像馬路上的電子屏幕一樣,用綠色和紅色表示暢通和擁堵,BSM就是通過透明化的方式,為IT部門和業務部門建立一個共同關聯的平臺進行交互。“

另外,為了尋求以上問題的答案,我們還對許多已經成功實施BSM管理模式的企業進行了調查,而這種“透明化”著實會讓IT與業務部門都舉雙手通過。首先,因為業務系統的管理工作是標準化的,人為的因素會降到很低,而企業實現了流程化管理就能顯著降低人為因素對企業IT系統的影響。其次,在這個基礎上,BSM能夠進一步讓業務管理的流程透明化,使IT與業務有交互,從而將IT系統對業務系統的支撐完全體現出來。當然,那些能夠托起IT運維管理價值的數據還會被再挖掘,它們會被明智的用戶用于企業決策,當作加強企業核心競爭的力量。

BSM有助數據挖掘 IT運維管理也有“BI”

時至今日,通過BSM的最佳實踐告訴我們一個道理:BSM實現是循序漸進的,不是一蹴而就的,企業的所有業務都需要運行在完善的IT基礎設施之上。因此對業務的管理自然要從最底層的基礎設施管理做起,然后逐步去實現流程化管理,并最終實現對業務的高效運維。在這一系列的BSM落地工作中,會產生、積累下一些重要的業務數據,而BSM管理的另一重要領域恰恰是對這些數據的匯總與分析。

要站在BSM的高崗上,歷史數據分析、趨勢分析和服務質量的改進等缺一不可,而這些都需要通過對不同報表的分析來取得決策依據。針對這種需求,北塔軟件在其推出的北塔BTIM(Betasoft Integrated Management,IT綜合管理軟件)平臺中提供了全方位報表、數據分析、決策支撐功能。這包括:利用詳細的流程報表實現整體業務執行情況,以及概率化分析“工序瓶頸”;SLA和業務決策報表;業務關聯報表;績效管理報表等等。

以業務關聯報表為例,IT管理人員可以從報表中關注設備和資源、業務的可用性,并根據性能數據分析報表對系統進行TopN排序。通過對歷史數據的分析,聚焦未解決故障、重大故障次數、Mean Time To Repair(平均恢復時間) 、Mean Time Between Failure(故障平均時間)等方面,并且可以按照事件的嚴重級別和優先級進行分析統計。其次,還可以利用這些數據對業務趨勢進行分析,由特定時間段內的歷史數據分析出預測曲線。最終,通過業務運行率報表提供的業務系統運行分析和性能報告,運維管理人員能夠根據這些報告準確評估整個業務系統運行情況,及時發現故障隱患和評估威脅,為IT投資決策提供參考依據。

眾所周知,數據挖掘是從大型數據庫或數據倉庫中發現并提取隱藏在其中的信息或知識的過程,目的是幫助分析人員尋找數據間潛在的關聯,發現忽略的要素,而這些信息對預測趨勢和決策行為是十分有用的,所以它屬于決策支持系統的范疇。而IT部門一直在玩著《勇敢者的游戲》,是不是有可能利用BSM這步棋創造出IT運維管理的BI(BI,商業智能 Business Intelligence)呢?而答案就在BSM不斷實踐的路上。

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