作者：陆兴海 等 著
页数：304
出版社：机械工业出版社
出版日期：2025
ISBN：9787111769743
电子书格式：pdf/epub/txt
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内容简介
本书基于数字化运维的背景、概念和内涵，全面阐述了数字化运维的理念、方法和实践。从数字化运维的标准建设出发，本书提出了一套具有可行性的数字化运维体系框架，包括顶层规划、蓝图构建、IT流程管理与优化、运维数据治理与应用、立体化监控指标体系、运维可视化中心、资产管理与CMDB等，同时还考虑了安全运维以及业务连续性。本书结合不同行业尤其是制造业的案例，介绍了成功实施数字化运维体系的可行性技术、工具，为数字化运维的实践提供了有价值的参考。对于企业管理者来说，是一本优秀的参考书。
作者简介
陆兴海 具备十八年互联网、数字化以及运维领域经验，国内IT服务相关领域实践者和专家之一，ITSS委员会委员、智能运维国标编写组成员、信创工委会专家库成员。作为云智慧产品负责人，曾主导与推动多款运维产品规划与实践；作为咨询负责人从零组建团队，帮助客户擘画数字化蓝图，助力构筑运维管理体系，团队为累计一百多家客户提供优质服务。持有发明专利六项，合著有《运维数据治理：构筑智能运维的基石》一书，合译《数字经济2.0：引爆大数据生态红利》一书，曾主导和参与多个国标与团标工作，发表论文多篇。
相关资料
相信本书中提到的各种管理方法与技术实践能够为广大读者启发思维，拓展视野，为运维软件定义美好世界带来一份贡献与收获。——清华大学软件学院院长 王建民书中提到的很多创新观点和方法论，与华为云确定性运维成熟度不同阶段的各种关注点都是相通的，相信这些认知的共识，一定能够促进思想与方案的进一步升华，形成更好的合力，从而更好为客户创造价值、为行业贡献一份运维力量。 ——华为云SRE运维使能中心总监 林华鼎中国的智能运维的发展已渐入深水区，整体运维水平一定能够进入下一个成熟度阶段。本书作者通过深度思考，分享想法、观点与经验，在书中呈现了智能运维的理念、方法论、工具技术以及场景应用等实践，为组织业务和数字化转型贡献了价值！ ——翰纬科技副总经理 陈宏峰 相信作者在书中呈现的独特的视角和深入的实践能贡献很多新知识，能为急需数字化转型的组织提供一条通向数字化运维成功的道路。
本书特色
数字化运维领域资深专家著作
一本书讲透数字化运维的理念、方法和实践
目录
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前 言
第1章 数字化转型背景下的新运维
1.1 数字化转型深入推进并上升为国家战略1
1.2 数字时代IT的定位变化及其带来的挑战2
1.2.1 提高业务敏捷性的挑战3
1.2.2 IT升级换代带来的挑战3
1.2.3 数据治理及实施的挑战4
1.2.4 日益严峻的数据安全挑战5
1.2.5 平衡创新与成本的挑战5
1.3 数字时代的新IT与新运维6
1.3.1 数字时代的新IT及其核心要素6
1.3.2 数字时代的新运维及其特点7
第2章 数字化运维的概念与内涵
2.1 什么是数字化运维9
2.2 数字化运维的发展阶段9
2.3 多元化运维的定义11
2.4 数字化运维术语及其演进14
2.4.1 现有观点介绍14
2.4.2 演进机制分析18
2.4.3 演进趋势分析 21
第3章 数字化运维领域的标准与方法论
3.1 国际运维服务领域的经典：ITIL22
3.1.1 ITIL的发展历史22
3.1.2 ITIL在中国的落地29
3.1.3 ITIL的未来以及新一代ITSM的畅想31
3.2 信息技术服务管理体系国际标准：ISO/IEC 20000?33
3.2.1 ISO/IEC 20000的发展历史33
3.2.2 ISO/IEC 20000在中国的落地情况33
3.3 中国ITSS运维相关标准34
3.3.1 ITSS 概述34
3.3.2 GB/T 28827《信息技术服务 运行维护》系列标准36
3.3.3 ITSS.1《信息技术服务 运行维护服务能力成熟度模型》41
3.3.4 GB/T 43208.1—2023《信息技术服务 智能运维 第1部分：通用要求》 42
3.3.5 GB/T 33850《信息技术服务 质量评价指标体系》43
3.3.6 GB/T 33136《信息技术服务 数据中心服务能力成熟度模型》43
3.3.7 ITSS其他标准44
3.4 确定性运维体系46
第4章 数字化运维的体系规划与实践
4.1 从一个真实的故事说起52
4.2 数字化运维体系规划方法54
4.3 数字化运维成熟度分级模型55
4.3.1 组织运维水平需要通过标准化的评估55
4.3.2 数字化运维分级成熟度模型56
4.3.3 基于成熟度模型的评估方法58
4.4 某能源企业运维体系规划实践59
4.4.1 背景：重构运维模式59
4.4.2 规划过程：从启动到效果验证的闭环60
4.4.3 规划的成效：指导落地与价值创造67
第5章 大模型赋能数字化运维
5.1 大模型的概念、演变及应用69
5.2 大模型在数字化运维中的作用72
5.2.1 大模型如何在IT运维领域发挥作用73
5.2.2 大模型将改变运维软件78
第6章 四位一体构建智能运维
6.1 对智能运维的认知是一个过程82
6.2 四位一体的智能运维框架85
6.2.1 以数据为基础86
6.2.2 以场景为导向91
6.2.3 以算法为支撑97
6.2.4 以知识为依托103
第7章 数字化运维流程建设
7.1 流程和数据是双引擎109
7.2 认识数字化运维流程111
7.2.1 我们在无处不在的流程中111
7.2.2 数字化运维流程的概念及范围113
7.2.3 当前数字化运维流程管理面临的问题和挑战117
7.3 新时代的IT流程特征与管理方法125
7.3.1 实施敏捷高效的IT流程125
7.3.2 构建智能的ITSM：AITSM131
7.3.3 IT流程挖掘与优化143
第8章 数据驱动运维方法与实践
8.1 数据驱动运维与数据运维150
8.2 数据驱动运维核心逻辑：双轮驱动152
8.3 “前轮驱动”：面向运维目标的持续优化153
8.3.1 运维价值度量体系的总体框架154
8.3.2 运维价值度量的实施方法156
8.4 “后轮驱动”：驱动运维的五大转变157
8.4.1 IT和业务深度融合，运维模式转型157
8.4.2 增强与创新数字化运维价值场景159
8.4.3 场景导向的数字化运维流程再造159
8.4.4 运维模式变革推动IT组织架构优化163
8.4.5 数据统一融合助力数字化运维平台重塑163
8.5 “后轮驱动”核心抓手：运维数据治理168
8.5.1 用户现状与需求169
8.5.2 运维数据治理挑战170
8.5.3 运维数据治理构建和实施171
8.5.4 可观测性场景构建与落地174
第9章 数字化运维监控能力体系化提升
9.1 IT故障频发，引发对监控的系统化思考178
9.2 监控能力与监控能力成熟度评估模型179
9.3 三位一体构建监控管理体系182
9.3.1 监控管理体系构建183
9.3.2 一体化监控平台建设186
9.3.3 数字化运营机制设计187
9.4 监控在故障的全生命周期应用188
9.5 某制造企业监控能力提升实践189
9.5.1 以数据驱动运维精细化管理190
9.5.2 运维监控指标体系框架191
9.5.3 运维监控指标体系建设192
9.5.4 运维监控指标体系应用场景197
9.5.5 成效总结和展望203
第10章 建设面向高成熟度的新一代CMDB
10.1 什么是新一代CMDB205
10.2 新一代CMDB成熟度模型207
10.2.1 CMDB成熟度模型概述207
10.2.2 CMDB成熟度模型应用原则209
10.2.3 CMDB成熟度模型应用流程210
10.2.4 CMDB成熟度模型应用指南211
10.2.5 CMDB成熟度模型应用总结214
10.3 新一代CMDB实践方法215
10.3.1 实践原则215
10.3.2 整体实践流程218
10.3.3 CMDB实践规划方法219
10.4 CMDB实践执行方法221
10.4.1 步骤1：场景设计223
10.4.2 步骤2：服务设计225
10.4.3 步骤3：CMDB平台建设227
10.4.4 步骤4：数据初始化228
10.4.5 步骤5：运行维护229
10.4.6 步骤6：服务运营229
10.4.7 步骤7：场景消费229
第11章 安全运维护航数字时代
11.1 安全运维是数字化的重要保障之一231
11.1.1 近年来安全运维事件频发231
11.1.2 安全运维的概念231
11.2 实施和开展安全运维232
11.2.1 运维安全规划233
11.2.2 运维安全实施236
11.2.3 运维安全检查237
11.2.4 运维安全事件处置238
第12章 业务连续性实践：误区与方法
12.1 业务连续性管理的概念240
12.2 业务连续性存在普遍问题243
12.2.1 认识误区243
12.2.2 实施误区245
12.3 业务连续性管理建设方法248
12.3.1 理解组织环境249
12.3.2 现状调研249
12.3.3 风险评估249
12.3.4 业务影响分析250
12.3.5 业务连续性管理策略及规划250
12.3.6 业务连续性管理体系建设250
12.3.7 体系测试和试运行251
12.3.8 持续改进251
第13章 数据中心行业数字化运维转型创新实践
13.1 数据中心行业现状与趋势252
13.2 数据中心企业数据要素管理254
13.2.1 数据要素识别254
13.2.2 数据要素管理的挑战256
13.3 数据中心行业数字化运维/运营解决方案257
13.3.1 平台建设方法论—数字化运维/运营成熟度模型257
13.3.2 平台建设业务目标—场景化基础能力构建260
13.3.3 平台建设实践—数据中心智能“数字员工”266
13.3.4 某大型IDC企业“数字员工”实践273
13.4 “数字化”到“智能化”的发展之路275
第14章 构建智能运维技术与工具
14.1 分层和演进277
14.1.1 采集与传输278
14.1.2 汇聚与建模279
14.1.3 分析与可视化280
14.1.4 数据应用和算法体系282
14.2 挑战和应对284
14.2.1 跨网采集和传输284
14.2.2 数据泥沼和自助建模285
14.2.3 算法工程融合287
14.3 技术与工具小结289
第15章 数字化运维典型场景的技术挑战及方案实践
15.1 分布式海量运维数据的统一采集挑战与方案290
15.2 海量运维数据的处理一致性保障实践293
15.2.1 数据一致性关注时效和完整性293
15.2.2 数据一致性的保障方案及实践294
15.3 面向多数据中心的运维系统构建实践296
15.3.1 异地多活场景下的运维平台需求场景296
15.3.2 场景化方案细节思考297
15.4 告警时效性保障技术的实现与思考299
致 谢303
前言
1.要敬畏运维
这是十几年前刚接触数字化运维时，一位行业老专家对笔者说过的话，当时不理解，甚至无感，但在做了多年运维产品和咨询工作后，如今细品起来，确实感悟颇深且意味悠长。可能有部分人对运维的认知依然停留在“安装硬件、调试网络、部署程序、维护应用”这些工作上，一说到运维人就会想到“背锅侠”“救火队”，究其原因，这些可能与组织中管理层对于运维工作的定位认识有关，也可能是这一行业长期处于公众视野暗处所致，但这绝对不是运维人和运维工作的全部。
2.运维在数字化进程中，有其独特站位
事实上，从1946年世界上第一台电子计算机诞生之始，数字化运维已经存在了。数字化运维的演进过程，与几十年来信息技术不断迅猛发展相辅相成，从第一代的IBM PC到第二代的计算机、局部网络和软件体系，从第三代的PC互联网到移动互联网，再到如今的AI 边缘计算 5G，业务与技术发展的双轮驱动将建设之后的“运维”推到了一个前所未有的重要位置。
