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哈密銀行加速數字化進程 北塔軟件助力“智慧運維”
2019-12-24   網絡安全和運維

  面對信息系統升級、業務創新、用戶滿意度等等越來越高的要求,如何加強信息基礎及IT建設已成為銀行信息化建設的重要一環。在此背景下,哈密市商業銀行(以下簡稱“哈密銀行”)致力于推動產品創新與技術應用的深度融合,同時結合本行實際部署北塔BTSO智慧運維軟件,為業務創新發展提供了源動力,也為下一步IT更好地支撐高質量經營奠定了基礎。
 
  數字銀行,IT服務迎來新挑戰
 
  “無科技、不金融”是現代金融體系的重要特征。在哈密銀行數字化戰略實施過程中,廣泛利用了虛擬化、云計算和大數據等技術,為數字銀行業務提供了強大算力,也為商業銀行的“數字化”應用提供了可能和支撐。而隨著各項業務的快速發展,IT運維管理服務則遇到了更加艱巨的挑戰。
 
  1.業務的復雜度逐年加大,導致IT環境結構越來越復雜,系統的軟硬件種類繁多,IT設備分布廣,運維難度加大,而目前哈密銀行缺少對各業務運行情況的監控,難以全面、準確、及時地掌握業務系統的運行情況;
 
  2.在傳統運維手段中,不具備智能定位和跟蹤功能,所以無法自動發現應用拓撲關系和交易訪問路徑,進而很難實現故障應用系統的自動定位;
 
  3.存在業務影響分析困難、故障根源定位慢、故障節點難以自動隔離恢復等問題;
 
  4.缺乏設備和業務系統運行情況與整體運行質量的統計分析報表,無法為決策層提供數據依據;
 
  5.缺乏對業務系統整體健康狀況和運行趨勢的監測,無法判定業務系統是否存在運行瓶頸。
 
  IT運維是IT服務中的基礎環節,但同時也直接關系到前端業務的服務質量。為此,結合管理現狀,哈密銀行希望通過分析各個業務服務的可見指標,建立以服務能力指標與IT基礎設施能力指標之間的有效關系模型,最終構建以業務與IT的關聯管理視圖。而要達成這樣的目標,不僅需要實時監控到底層基礎設施的“風吹草動”,更需要借助大數據的“態勢感知”,通過新一代運維軟件,發揮自動學習、自動運維、自動分析等智能運維優勢,進而實現運維成效的全面提升。
 
  智慧運維,打造業務進階新支點
 
  作為一家在IT運維管理領域持續服務近20年的企業,北塔軟件一直以積極主動的舉措和金融行業保持著緊密的聯系,廣泛及深刻的理解行業的需求,并能依此不斷的對產品和服務進行調整、創新。在充分調研北塔軟件針對銀行客戶的服務經驗,以及全面評估北塔運維軟件功能,并與需求對標匹配之后,哈密銀行最終確定以北塔BTSO(BetasoftSmartOperation&Maintenance,北塔智慧運維平臺)為基礎,打造最新一代運維管理體系。

 
  哈密商業銀行借助這套系統打造出三層架構的智慧運維管理平臺,其最大的亮點來自BTSO“自動化、智能化、平臺化、透明化”。
 
  自動化:通過自主學習、智能運維的強大能力,銀行技術部僅需將管理對象加入到運維系統后,無需其他配置,該系統就具備了傳統運維軟件的中等運維以上水平,同時通過自動化的“體檢”功能,可實現360度的設備檢查,及時發現、跟蹤、維護“亞健康”設備,真正做到省時、省力、省心的高效運維。
 
  智能化:BTSO打造出銀行IT系統的“專屬醫生”。例如;通過自動捕獲主機內存泄漏之后,能夠智能定位泄露的進程;系統自動生成進程總數的日常變化基線,智能策略自動分析和處理系統的“白名單、黑名單”。
 
  平臺化:包括事件基礎數據采集層、三大管理模塊層和四大中心。事件采集層以數據中心全面監控覆蓋為核心目標,通過增加基礎監控平臺、業務系統監控平臺實現數據中心全監控;管理層包括覆蓋物理、中間件和虛擬化設備的基礎設施管理,業務管理實現了業務視圖、業務仿真、業務保障等;運維管理通過CMDB配置管理數據庫從下而上提供服務臺、事件變更、配置管理等。四大中心包括拓撲中心、事件中心、報表中心以及運維中心。
 
  透明化:擺脫以往“純數字”的枯燥管理模式,實現所見即所得的透明化管理。比如:以圖形化方式動態顯示網絡拓撲、實時情況以軌道圖方式全局分析、透明化的展現各類承載關系、業務承載結構、運行情況和巡檢過程。
 
  提升智能化運維水平,打造智慧銀行神經中樞
 
  隨著新技術不斷在信息化建設中應用,智能運維將可以有效降低手工打理的工作強度,并將傳統IT運維管理由被動轉變為主動預防。同時,北塔軟件還協助哈密銀行在運維管理中完善各項流程,逐步實現規范、標準、自動化的運維管理,不僅實現了降低運維管理成本的需求,同時也滿足了未來發展的需要。
 
  在銀監會編制的《中國銀行業信息科技“十三五”發展規劃監管指導意見》中明確提出對運維自動化智能化的指導意見。針對政策指導和自身規劃,哈密銀行相關技術負責人表示:“通過本次項目實施,哈密銀行基本完成了工具化運維階段向平臺化階段的轉變,改變了以往煙囪式為主的單一運維場景。同時,我們也會充分利用運維大數據的能力,將散落在各運維管理系統的數據歸集起來,形成運維數據倉庫。繼而在實際的運維管理工作中,探索數據挖掘場景,利用大數據計算和分析能力輔助管理決策。”

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