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数据进化!为了金融运维的下一个十年

数据进化!为了金融运维的下一个十年 天旦Netis
2019-11-28
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导读:未来十年的金融运维将由这三大支柱撑起!


在运维这一无始无终无休无止的工作中,时间仿佛首尾相接,无缝循环。距离2019年结束还有34天,运维人、尤其是金融行业的运维人,是时候整理一下行囊,向2020年以及更远的未来进发了。那么,我们要去哪儿呢?


从DevOps到NoOps


2020年是“十三五”的收尾年,将是检视金融科技建设成果、检验运维工作价值的重要阶段。“十三五”期间,各家银行根据自身的客户群特点、业务偏重的差异,在金融科技的创新之路上体现出不同的升级脉络。同时,随着金融科技建设受到高度关注,运维的资源和能力也得到了极大补充。
为适应更加迅速多变的业务战略,越来越多的企业和机构以敏捷理论和精益管理为核心实践了DevOps。DevOps帮助企业实现了快速交付和持续部署,保证业务应用在市场机会窗口的及时上线,同时也大大革新了运维自身的工作方式和工作工具。取代过去的“人肉运维”,DevOps要求更多使用工具、依赖流程来完成运维工作,这需要保证运维人所管理的对象高度对齐,以便应用这些工具和流程。这一痛苦的转变过程与整体的数字化转型战略绑定,成为运维人在“十三五”期间难忘的经历。
而接下来,运维工作将变得更加严酷。这并不是说运维工作本身的负荷进一步增加,而是运维人所管理和面对的对象规模将持续以数量级倍增,参与管理的人数则会相反缩减。当运维工作不能通过人工完成,运维的智能化将进入到新的阶段——NoOps(无人运维),这将是下一个十年由运维人亲手创造的未来。就像纺织女工和电话接线员的岗位将从社会中消失,当不对齐的设备、系统和软件不再是运维智能化的障碍,运维人并非从数据中心被驱逐,而是需要他们去做更宏观、更不可替代的运维工作,就像曾经的作坊老工匠成为车间的机床操控者一样。


脱离云的束缚,向更广泛的空间和形态延伸


在过去五年,不同的金融机构依照自身发展规划,在云计算领域进行了不同程度的尝试。激进的,已经将整套业务系统迁移上云;保守的,也开始将更难预测变化的业务放入云平台上进行探索。从自建私有云到逐步向行业云、甚至公有云试水,运维人都知道,对于一些企业来说,搬空机房是必将到来的未来。

与此同时,云计算本身也在不断演进和变化。云所基于的硬件领域在高灵活性的业务要求下实现非对齐形态下的相互兼容与互通,给予业务应用更广阔的施展环境。运维人在熟练掌握各类云的运维和应用后,也必须尽快开始接受多云环境,以实现效能最大化和成本最小化。
未来十年,运维人所要管理的设备一定不是机房轰鸣的服务器。用户分布更加广泛、业务条线更加复杂,运维要面临的是应用不断从自家数据中心向外飘出,飘向合作伙伴提供的更具技术优势(比如安全性更高、性能更强、成本更低)的云,飘向脱离物理底层、地理上不再集中分布、设备条件完全不可能对齐的容器集群,飘向更靠近用户、能更快作出反应和调整的节点。业务将在多种形态的云架构、多种计算设备上协同执行,容器化、雾计算甚至边缘计算,都将成为运维人需要涉足的新领域。


数据化、智能化,以及数据驱动的智能化


过去五年,随着用户和业务产生的数据量猛增,数据对业务成败的影响有目共睹,数据驱动的商业决策也已经深入人心。在一切都数字化的未来世界,数据的问题不再是“去哪找”,而是“如何处理所经手的海量数据”。
智能化不仅从后端(服务端)改变了运维流程和方式,也在前端(客户端)重塑客户界面与体验。而现在,消费者要的不再是基础的机械语音导流和关键词触发的自动化脚本,而是高度整合业务数据后真正具有帮助作用的智能客服,能够完成业务需求的真人式服务替代。
与生物的进化来自错误(变异)不同,人工智能的进化来自于正确(数据)。数据与智能将紧密结合,诞生全新形态的客户对接窗口。为什么采购了机器人客服,企业还需要将自身的知识库接入来使其可用?为什么自动化流程取代了人工,却带来了用户体验的下降和业务成本的上升?
能从全局俯瞰整个业务系统、又从个案层面理解整个业务流程的运维,是唯一有能力回答和解决这些问题的人。未来十年,整个业务系统智能化程度将会持续加深,数据也将变得更加连贯、立体,甚至富有温度。而运维人将成为智能化和数据化顺利对接和融合的纽带,帮助企业更好地将两者实践于业务系统中,发挥其力量推动迅猛的业务成长。


实时、关联、进化的数据


生物的生存依靠着种种相互调节的生理过程,身体中的各种化学信号与电信号会触发对应的生理机制,从而进行各种正向和负向反馈调节,让生命体维持在一个动态的稳定态。运维也是类似的过程,各种各样的数据便是运维的输入信号。数据是一切运维的基础。
在过去五年,运维的形态发生了巨大的变化,也获得了巨大的成就。未来十年,运维还有更多挑战要面对,更多转变要降临。因此,作为运维基础的数据也必须协同进化,适应新时代的运维。
管理对象的数量呈指数级倍增,要求运维拥有“一呼百应”的能力,而这来自于实时、无延迟的数据;形态和性能高度不对齐的运维对象,要求运维像解决俄罗斯方块一样接合差异填平缝隙,这需要格式高度统一、对运维各个环节都可阅读、可理解的数据;而智能化工具更加深入地渗入业务流程,与业务数据圆融和整合以发挥效力,需要立体而全量、为孤立流程建立关联性的数据。未来的运维需要进化的数据,需要互联数据。
互联数据是将网络数据实时全量捕获、解析并统一化治理,然后结合运维技术与业务知识彼此关联的新一代数据模型。
互联数据在运维各个层面都有极大的价值:

性能监控——互联数据提供实时的业务性能状态,支撑秒级刷新、精准告警和精确到逐笔交易明细的故障分析,帮助运维塑造未来的性能监控与管理;

业务风险——互联数据来自旁路的网络数据源,时间戳高度对齐、格式高度统一,对于运维基于实时数据构建一体化、端到端覆盖的业务风险识别与管控而言如虎添翼

业务成长——互联数据关联交易各个环节的分散数据,从中整合和建立相关性,帮助企业从数据的细节中建立运维与业务的统一视角,发现用户偏好,洞察市场机会,让未来的运维从单纯的支撑者成为强力推动业务成长的主导者。

点击下方图片了解互联数据,让我们一起构建运维的下一个十年。

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