数据中心智能化运维发展研究报告
数据中心智能化运维是集人工智能、大数据等新一代信息技术应用管理平台与数据中心自动化运行设施等深度融合的新型运维模式与综合解决方案（详见图1）。通过对运维设施、平台、体系与服务的全面建设数据中心运维个人工作总结， 一方面充分利用 DCIM(数据中心基础设施管理）、DOSM(数字化运维服务管理平台)等管理平台叠加自动化运行设施尽可能的实现系统自发现、自控制与自应急；另一方面搭建覆盖精细化运维工作全价值链的人、事、物、流程四维科学运维管理架构，重塑数据中心运维价值体系。
发展历程
我国数据中心运维的历史可以追溯到 2000 年左右，大体上可以划分为四个发展阶段（详见图 2）
目标与理念
（1）生产连续性
对于数据中心业务管理人员来说，用户的业务连续性取决于数据中心的生产连续性。特别是在疫情期间，用户企业尤其需要考虑数据中心在其业务连续性中发挥的关键作用。如今，业务连续性管理已经演变成了一门管理学科，在数据中心中得到了越来越多的应用。所谓业务连续性管理，即 ，简称 BCM。这个概念最早脱胎于传统的 IT 备份与容灾恢复计划，可以看作是组织进行一体化管理的过程。通过业务连续性，可以对潜在风险进行识别，提供一个指导性框架来建立组织机构的恢复能力和有效应急响应能力。生产连续性则指数据中心基础设施层面进行智能化运行的过程数据中心运维个人工作总结， 设施根据既定的设计标准和架构冗余度，结合业务需求和管理要求， 在不超过设计运行目标的异常情况下，可以按照预定义模式持续运行。即当产生外界故障变化时数据中心运维个人工作总结，设施可以根据实际需要进行一定程度的资 源调度和应急操作来保障生产连续性。
（2） 运维即服务
OaaS（ as a ，运维即服务）是在借鉴了 SaaS和研究了业界数据中心服务转型的基础上提出的新理念。近年来，运维在数据中心全生命周期中的关注度逐渐提升，其作为数据中心企业的软性核心竞争力之一，管理模式逐步从“以技术管理为中心”向“以服务为中心”转变。现如今，运维管理已经成为企业产品价值链上的重要环节，业界普遍认为实现服 务的过程就是创造价值的过程，如果达成了“运维即服务”的发展目标， 数据中心运维部门也会从传统的成本中心逐渐向价值中心转化。
（3） 数据驱动管理
数据驱动管理指通过底层监控系统采集海量的数据，将数据进行组织形成信息，并对关键信息进行整合和提炼，实时、准确地为数据中心运营者提供管理决策依据，提高数据中心经营产出和效率。数据驱动管理模式是在数据的基础上经过训练和拟合形成自动化的决策 模型，从而达成以数据和算法为驱动的预测性维护、智能化告警目标， 全过程强调以数据“洞察力”驱动数据中心管理价值。
二、数据中心智能化运维发展核心
（一）设施自动化运行
（二）平台智能化管理
（三）体系精细化落地
（四）服务价值化输出
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