ITOM

什么是 ITOM（IT 运维管理）？

IT 运维管理 (ITOM) 的核心组件涵盖用于监控、运营和维护企业 IT 环境的流程和技术。这些功能涵盖网络、服务器、存储、端点、应用程序和云基础设施，帮助组织维持服务可用性、提高性能并高效配置资源。

• 网络管理：监控物理、虚拟及基于云的网络可用性、性能、连接、配置和安全。
• 基础设施管理：在整个生命周期内查找、调配、配置、监控、维护并优化服务器、存储系统、虚拟机、端点及其他基础设施资源。
• 监控、事件管理和事故响应：收集并关联警报与事件，识别影响服务的问题，根据影响排列问题的优先级，并协调修复工作以快速恢复正常运营。
• 云运营、自动化和优化：管理跨本地、混合云、多云和边缘环境的资源，同时使用策略、工作流程和自动化来提高性能、控制成本并加速修复。

最好将 ITOM、AIOps 和可观察性之间的关系理解为一种演进和增强。ITOM 是成熟的体系，可观察性是支撑它的现代化数据收集方法，而 AIOps 是驱动它的智能引擎。

ITOM，即 IT 运维管理，是旨在保持 IT 服务健康、可用且性能良好的体系。过去，IT 运维人员使用特定的监控工具来回答一些简单的问题，例如“服务器 CPU 使用率超过 90% 了吗？” 然而，这种方法并不适用于当今复杂的分布式系统。

这正是可观察性的用武之地，它实现了从外部观察，就能了解系统内部正在发生的事情。可观察性不是回答预先定义的问题，而是使用指标、事件、日志和跟踪等详细数据。这有助于解决新问题，例如“为什么在上次部署微服务后，只有特定地区的客户会遇到结账速度慢的问题？” 可观察性是现代化 ITOM 的关键信息来源。

AIOps，即用于 IT 运维的 AI，是一个智能层，用于分析来自可观察性和监控工具的大量数据。它利用机器学习技术将不同来源的事件联系起来，在问题影响用户之前发现它们、识别根本原因并自动修复。AIOps 有助于理解所有数据并将其转化为有用的行动。

简而言之，AIOps 需要可观察性提供的详细数据才能有效运作。可观察性和 AIOps 并不能取代 ITOM。相反，它们旨在帮助 IT 运维人员在当今快速变化的云环境中高效工作。可观察性显示正在发生的事；AIOps 解释原因以及如何修复；它们共同帮助 ITOM 保持数字服务的强大和可靠。

ITOM（IT 运维管理）对于 IT 基础设施和服务至关重要；然而，当今动态且复杂的 IT 环境存在许多问题。管理人员必须管理日益多样化的 IT 环境、提供安全保障、集成旧有系统、应对技术快速发展并打破资源限制。下面详细列出一些问题：

1. 由于新技术和混合基础设施的出现，现代 IT 环境变得越来越复杂。

• 由于采用了本地、云、混合、物联网和边缘计算等多种技术，因此难以有效地管理和监控生态系统。
• IT 团队缺乏可见性，导致效率低下、资源错配、难以发现和修复安全风险。
• 将原本互不关联的系统、应用与工具进行对接，以实现顺畅通信和功能联动，是一项难度高、耗时长的工作。
• 在云系统中，由于难以预测动态工作负载而使得容量规划和资源优化困难重重。

2. 由于攻击的复杂性和频率日益增加，提高 IT 运维安全性至关重要。

• ITOM 必须时刻保持警惕并持续更新以应对不断演变的攻击，例如勒索软件、网络钓鱼和零日漏洞。
• 由于旧系统与现代安全方法和更新不兼容，因此攻击者将其作为目标。
• 企业中未经授权的工具和应用为 ITOM 团队带来了安全漏洞。
• 由于企业收集和存储了大量用户数据，因此遵守 GDPR 和 CCPA 等法规的情况面临着复杂局面。

3. 预算和技术人员有限会严重损害 ITOM 的功效。

• 许多公司面临预算和人力限制，无法投资先进的 ITOM 工具、雇用训练有素的员工或实施主动维护程序。
• ITOM 在云管理、自动化和网络安全方面面临人才短缺，从而难以寻找和维持专业技能。
• 由于需要管理复杂的设置，因此任务过于繁重的 IT 运维团队可能会精疲力竭并犯下错误。

4. 新兴技术和不断增长的业务需求带来了障碍。 

• ITOM 团队必须适应 AI、机器学习和边缘计算等新技术，这些技术需要掌握新的技能和工具。
• 随着业务的增长，IT 基础设施必须具有可扩展性且不能影响性能、可靠性或用户体验。这需要战略规划和投资。
• ITOM 方法有时难以适应不断变化的公司优先事项和预期，尤其是在快节奏的行业中。

5. 尽管本身存在困难，但要成功实现有效的 ITOM 需要无缝集成和自动化。

• ITOM 工具、ITSM 平台和其他业务系统之间连接不畅会导致数据孤岛、效率低下和工作流程不一致。
• 自动化可以提高效率并最大限度地减少体力劳动，但实施不正确可能会导致错配、中断和不可预见的影响。
• 组织可能会使用多种工具进行监控、性能管理和自动化，从而导致工具无序扩张和缺乏集中化。

6. ITOM 面临的障碍不仅仅是根本性的挑战，还会影响运营效率和可靠性。 

• ITOM 团队必须始终保护关键数据免遭非法访问、泄露和内部威胁。
• ITOM 在监控和审计 IT 系统以确保符合行业要求（例如 HIPAA、PCI DSS）和公司规则方面，面临合规性问题。
• ITOM 解决方案灵活性不足，难以更换供应商，可能会增加成本和风险。
• IT 人员缺乏培训或工作负荷过高，可能导致服务中断、配置错误及意外故障，这凸显了对自动化与严格规程的需求。
• 对于实施可能遭遇员工抵制的新 ITOM 解决方案或流程来说，有效的沟通、培训和变更管理策略至关重要。
• 停机造成的损失相当巨大。因此，主动监控和维护对于保持高可用性和最大限度地减少停机必不可少。
• 平衡 ITOM 费用与卓越运营是一项挑战，尤其是在云基础设施扩展和采用先进技术的情况下。

ITOM 未来会受到四大关键趋势的影响。

第一个趋势是人工智能对 IT 运维的影响。AIOps 平台不会向 IT 团队滥发警报，而是接收事件流、自动关联事件、找到可能的根本原因并自行启动修复。这一变化使 ITOM 不再侧重于人工监控，而是更加注重智能自动化，帮助您更快地解决问题。

第二个趋势是云原生和混合云技术的日益普及。由于容器和微服务的生命周期很短，传统的监控方式已经不再适用。混合可观察性解决方案可自动查找并映射不同云和本地系统之间的连接。这可以显示您业务服务整体而非仅各部分的运行状况。

第三个趋势是 FinOps 在管理云成本方面的关键作用。随着公司使用云服务的增多，成本跟踪变得越来越重要。FinOps 工具提供云资源的详细视图，并帮助做出明智选择，在控制成本的同时保持高性能。

第四个趋势是预测性分析的影响，它可以帮助 IT 团队在问题发生之前采取行动。ITOM 工具使用机器学习来分析过去的性能数据，预测未来的需求，在问题变成大难题之前发现它们，并就可能出现的硬件或应用故障发出警告。这样一来，团队就能在用户有所感知前阻止服务中断，保持服务的可靠性，并有助于长期规划。

HPE 通过整合多供应商可视性、AI 驱动型洞见、自动化以及统一的云运营体验，帮助组织简化复杂分布式环境中的 IT 运维。HPE 解决方案帮助 IT 团队结合情景了解服务健康状况，更快地识别并解决问题，实现日常工作自动化，并跨数据中心、云以及边缘以一致的方式管理基础设施。

HPE OpsRamp Software

HPE OpsRamp Software 是一款 AIOps 驱动型 IT 运维管理平台，可通过全面可见性、更快的解决速度和内置自动化帮助组织掌控混合云运维。该平台统一了多供应商环境中的基础设施、应用、服务和运营信号；使用 AI 减少警报噪音并识别可能的原因；并自动执行修补、重启和修复等常规任务。该平台可帮助客户整合工具、降低运营复杂性、更快地解决问题，并使 IT 团队有更多时间专注于创新。

GreenLake

GreenLake 提供跨本地、边缘、托管设施和云环境管理混合 IT 的统一云体验。GreenLake 通过一致的运营模式，将基础设施管理、消费洞见、治理和 HPE 云服务整合在一起。客户可以简化日常运营，提高成本和容量的可见性，保持对数据和基础设施的更强控制，并按照自己的节奏进行现代化改造。