哈密银行加速数字化进程，北塔软件助力“智慧运维”

　　面对信息系统升级、业务创新、用户满意度等等越来越高的要求,如何加强信息基础及IT建设已成为银行信息化建设的重要一环。在此背景下,哈密市商业银行(以下简称“哈密银行”)致力于推动产品创新与技术应用的深度融合,同时结合本行实际部署北塔BTSO智慧运维软件,为业务创新发展提供了源动力,也为下一步IT更好地支撑高质量经营奠定了基础。

　　数字银行, IT服务迎来新挑战

　　“无科技、不金融”是现代金融体系的重要特征。在哈密银行数字化战略实施过程中,广泛利用了虚拟化、云计算和大数据等技术,为数字银行业务提供了强大算力,也为商业银行的“数字化”应用提供了可能和支撑。而随着各项业务的快速发展,IT运维管理服务则遇到了更加艰巨的挑战。

　　业务的复杂度逐年加大,导致 IT 环境结构越来越复杂,系统的软硬件种类繁多,IT 设备分布广,运维难度加大,而目前哈密银行缺少对各业务运行情况的监控,难以全面、准确、及时地掌握业务系统的运行情况;在传统运维手段中,不具备智能定位和跟踪功能,所以无法自动发现应用拓扑关系和交易访问路径,进而很难实现故障应用系统的自动定位;存在业务影响分析困难、故障根源定位慢、故障节点难以自动隔离恢复等问题;缺乏设备和业务系统运行情况与整体运行质量的统计分析报表,无法为决策层提供数据依据;缺乏对业务系统整体健康状况和运行趋势的监测,无法判定业务系统是否存在运行瓶颈。

　　IT运维是IT服务中的基础环节,但同时也直接关系到前端业务的服务质量。为此,结合管理现状,哈密银行希望通过分析各个业务服务的可见指标,建立以服务能力指标与 IT 基础设施能力指标之间的有效关系模型,最终构建以业务与 IT 的关联管理视图。而要达成这样的目标,不仅需要实时监控到底层基础设施的“风吹草动”,更需要借助大数据的“态势感知”,通过新一代运维软件,发挥自动学习、自动运维、自动分析等智能运维优势,进而实现运维成效的全面提升。

　　智慧运维,打造业务进阶新支点

　　作为一家在IT运维管理领域持续服务近20年的企业,北塔软件一直以积极主动的举措和金融行业保持着紧密的联系,广泛及深刻的理解行业的需求,并能依此不断的对产品和服务进行调整、创新。在充分调研北塔软件针对银行客户的服务经验,以及全面评估北塔运维软件功能,并与需求对标匹配之后,哈密银行最终确定以北塔BTSO(Betasoft Smart Operation & Maintenance,北塔智慧运维平台)为基础,打造最新一代运维管理体系。

　　哈密商业银行借助这套系统打造出三层架构的智慧运维管理平台,其最大的亮点来自BTSO“自动化、智能化、平台化、透明化”。

　　自动化:通过自主学习、智能运维的强大能力,银行技术部仅需将管理对象加入到运维系统后,无需其他配置,该系统就具备了传统运维软件的中等运维以上水平,同时通过自动化的“体检”功能,可实现360度的设备检查,及时发现、跟踪、维护“亚健康”设备,真正做到省时、省力、省心的高效运维。

　　智能化:BTSO打造出银行IT系统的“专属医生”。例如;通过自动捕获主机内存泄漏之后,能够智能定位泄露的进程;系统自动生成进程总数的日常变化基线,智能策略自动分析和处理系统的“白名单、黑名单”。

　　平台化:包括事件基础数据采集层、三大管理模块层和四大中心。事件采集层以数据中心全面监控覆盖为核心目标,通过增加基础监控平台、业务系统监控平台实现数据中心全监控;管理层包括覆盖物理、中间件和虚拟化设备的基础设施管理,业务管理实现了业务视图、业务仿真、业务保障等;运维管理通过CMDB配置管理数据库从下而上提供服务台、事件变更、配置管理等。四大中心包括拓扑中心、事件中心、报表中心以及运维中心。

　　透明化:摆脱以往“纯数字”的枯燥管理模式,实现所见即所得的透明化管理。比如:以图形化方式动态显示网络拓扑、实时情况以轨道图方式全局分析、透明化的展现各类承载关系、业务承载结构、运行情况和巡检过程。

　　提升智能化运维水平,打造智慧银行神经中枢

　　随着新技术不断在信息化建设中应用,智能运维将可以有效降低手工打理的工作强度,并将传统IT运维管理由被动转变为主动预防。同时,北塔软件还协助哈密银行在运维管理中完善各项流程,逐步实现规范、标准、自动化的运维管理,不仅实现了降低运维管理成本的需求,同时也满足了未来发展的需要。

　　在银监会编制的《中国银行业信息科技“十三五”发展规划监管指导意见》中明确提出对运维自动化智能化的指导意见。针对政策指导和自身规划,哈密银行相关技术负责人表示:“通过本次项目实施,哈密银行基本完成了工具化运维阶段向平台化阶段的转变,改变了以往烟囱式为主的单一运维场景。同时,我们也会充分利用运维大数据的能力,将散落在各运维管理系统的数据归集起来,形成运维数据仓库。继而在实际的运维管理工作中,探索数据挖掘场景,利用大数据计算和分析能力辅助管理决策。”