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云边端一体化成IT运维必修课?监控易:核心是让数据“更有用”

随着5G、AIoT等技术加速落地,党政、八大行业及央企国企数字化转型持续深化,数据已经成为毫无争议的企业资产。

随着5G、AIoT等技术加速落地,党政、八大行业及央企国企数字化转型持续深化,数据已经成为毫无争议的企业资产。当下IT运维是企业进行数字化升级的问路之石,IT运维建设在当前时期以内,几乎可以等效为对数据更高效应用的探索。对数据应用的进一步探索,也将企业的数字化建设焦点集中到一个领域的投入:云边端一体化。

ONE

产业踉跄跨入数字化阵痛:云原生尚需边端力量补充

自从2013年概念诞生以来,“云原生”一度被认为是下一代IT部署的最佳形态。彼时,云原生在云计算与软件开发圈尚属新概念。通过一系列软件、规范和标准,让企业得以在云上构建和运行一整套技术栈,通过最短的路径为企业提供IT服务,被认为在通信、物联网等技术获得突破后会成为一种理想的业态。

这一套理论尚未得到深入认证,近几十年最大的黑天鹅事件爆发——新冠疫情来袭。

疫情对于国民经济中各项职能的运转而言,堪称降维打击,却也带来了另外一项副产品:企业数字化进程,被大大提前了。

据业内人士估计,企业无论是出于技术迭代的实际需求,亦或是出于通过数字化尽量规避疫情对企业运转的冲击,在宏观上让数字化的进程加速了3-5年。这也让云原生在火热发展期时,直面市场的验证。第一个考验云原生的“考题”集中爆发的场景,就是各企业争相进行的IT运维数字化。IT运维或许在企业的业务中并不产生正向收益,但传统IT运维已经成为企业不折不扣的负担。多端零星数字化并发进行,投入的运维成本与“数字化”的规模呈正比,降本增效丝毫谈不上。

云原生研发圈子不得不承认,传统行业若想通过云原生的能力实现数字化转型,直接采用互联网云原生能力简单叠加在现有基础设施之上的方法,无法满足传统行业普遍存在的跨集群、跨区域、跨云的全局化业务场景。这意味着,当下企业数字化的矛盾,重点是大数据基础设施与一体化运维之间的矛盾,而非通过云获得离散的IT服务。

如果离散的服务可以上云获取,为什么一个企业的整体IT行为不可以?现在回看2013年,不难发现“云原生”对技术和场景的预判存在一定程度的局限。局限因“厂”而异:

如需要最大限度沉淀数据价值的企业,对于底层数据的要求往往是全局存储,定期归档。由于带宽的限制,最高效的方式并不是网络传输,而是用卡车拉硬盘;

如需要即时数据监控基础设施的企业,大数据基础设施可能遍布多个地区,甚至多个国家,那物理距离导致的传输延迟就不得不列入运维考虑;

再如对生产过程数据采集强调多维度、原始数据的企业,数据采集周期可以短至秒级,其数据不能经过任何的加工,时域内大容量数据需要灵活调取,以用于专家诊断、故障复现,对缓存容量和读写能力有要求。

不同维度的问题,都是早期云原生未曾前瞻顾及到的。归根结底,云原生的早期困境在于激进地想把企业的所有IT服务上云,而仅仅在IT运维中,大数据场景和应用的爆发证明了,出于物理因素的限制,“全盘上云”是一个蛇吞象的设想。

于是算力下沉、部分上云,就成了实践为大数据选择的流向。近年的”边缘计算”、“云边协同”即不再将中心化的云作为算力的唯一载体,而更为重视局域云乃至智能终端作为大数据基础设施的作用。数据和算力下沉、围绕基础设施展开,就是目前云边端一体化大趋势开启的标志,也是云原生在螺旋式地实现自我进化的一种进程。

TWO

IT运维成数字化第一道关卡 云边端一体化成必经之途

IT运维数字化之难,在于这是业界正式步入之前少有涉足的领域:以数据体系化、地优化流程,将人力从繁重的运维工作中有序地解放出来。这需要数据正式成为基础设施的“晴雨表”,反过来告知运维人员当前设备的运行状况,而不是运维人员被动地发现状况、排除状况。正因为如此,IT智慧化运维简直可以视为企业数字化的缩影。

然而,云边端一体化在实践中表现出日益丰富的内涵,需要消除多种扯“后腿”的顽疾,实现多个维度的一体化:

数据一体化,是应对数据掣肘、实现IT转型的基石。企业在进行数字化升级的时候,离散式的采集、不同范式的数据、局域网化的IT运维,是应对当下业务增长的权宜之计。这样的数字化需要投入巨量人力进行维护,是传统IT运维的强化版。这就导致了“越数字化,越难统合”的怪像。云边端一体化首先要求数据一体化,这就需要企业以超融合数据库作为整个IT运维体系的数据基座,避免多类型数据库终端各自为战、形成数据孤岛。

运维一体化,是IT智慧化运维的“起手式”。完成了这一步,企事业单位才能真正初步享受到数字化带来的降本增效红利。IT运维一体化,能高效统合巡检、末检、终检、沟通等必要IT运维环节,让洞察终端运行环境的动作先“智能”起来。为此,基于一体化的数据基础设施,企事业单位需要成熟、全面的云边端运维一体化架构。

资源一体化,是智慧化终端向上与边、云完成协同的刚性要求。企事业单位在扩张过程中往往伴随设备资产的扩充,以及子网、分支区域的复杂化,将网内所有设备资产数据上云,对于企事业单位来说是必然的。相较于设备运维,数字资产的实时监控则是更宏观层面的要求,这同样也是IT智慧化运维需要解决的问题。

应用一体化,是让IT运维“苟日新,日日新”的保障。IT运维进入智慧化时代,企事业单位在实践中发现:IT运维体系具有自己的成长属性。构建跨云边端的分布式应用,统一开发、部署、调度、管理能力,企业才能始终保持运维质量不随业务增长而下降。对于企业来说,支持分布式部署的一体化IT运维平台,才能实现类似 “云边管控、边缘运行”的方式实现应用的管控。

方式一体化,是IT运维最大限度发挥“人效”的必经之途。传统IT架构带来的最大困局之一,就是各职能部门形成各自的管理与协同方式。协同方式不同带来的低效运维,往往会由于责任落实不到位、执行滞后和专家介入不畅,而导致运维不及时造成重大后果。依托一体化平台构建的统一流程,不仅仅是将IT资产纳入管理,更能将人员效能达成高效适配、流程规范,从“找人”的环节中解放,节约管理成本。

IT运维作为企业数字化第一脚迈入的领域,完成云边端一体化的“试炼”,首先在IT运维上应用打造一个完全的云边端一体化平台,几乎成为企业的必经之途。

THREE

云边端一体化“无压力” 系统是什么样的?

对数据的应用方式已颠覆,相应的基础设施也需要革新。

美信时代在早期就预见到:数据,是物联网时代最基本的价值产出载体。而彼时市面上占据了大半壁江山的传统关系型数据库,在数据兼容性、性能方面都将很快落后于产业数字化升级的进程。

产业需要能满足容纳生产环境实时数据吞吐的数据库,并基于此构建围绕设施的数据生态。

基于这样的认识,美信时代自研了BigRiver四合一超融合数据库,为用户提供集成“消息队列”、“Key-Value树状数据库”、“关系型表状数据库”、“内存数据库”和“高性能时序数据库”为一体的超融合数据库存储。

在兼容多种主流数据的同时,BigRiver数据库还使用高压算法,采用自主研发的“页面管理机制”、“事务管理机制”、“多级缓存机制”以及“高性能B+树索引机制”等,保证了数据存储的完整性和一致性。在此基础上,又提供了高速率的写入和查询性能,显著提升了数据库的读写效率。以BigRiver数据库为数据基座,美信时代推出了面向云边端一体化运维的产品监控易。

借助BigRiver数据库的独特优势,监控易可将使用相同协议参数连接的设备进行统一管理,实现采集集群单元模式和凭证式管理,将设备批量接入纳管。当使用相同凭证的设备协议参数发生修改时,只需修改凭证,即可实现统一修改的效果,无需在系统内依次修改各个设备上的参数。

时下面临数字化转型的企业,IT运维覆盖范围在加速扩张,采集集群单元模式和凭证式管理赋予企业IT生态更强大的拓展性,完美适配企业的一体化IT运维需求,打造全新的云边端一体化的IT架构。

基于对设备的一体化洞察,监控易可实现单机房和多机房统一管理,应对企业日益扩张的基础设施的运维需求。落实到机房、硬件层面,企业可通过运维平台实时了解机房设备、动力环境、安防情况、设备告警等信息,做到“对设备有数”甚至是“防患于未然”,提高突发状况的容错率。

数字化对企业的赋能,其中一个特征就是业务场景的爆发式增长,刻板的既定流程必然不能满足企业的IT运维需求。监控易最新推出的火星版本,支持业务、运维、地域、智能等企业管理视角,创建多个场景的资源分组集中管理。支持围绕场景对设备分组管理,支持用户自定义场景,按需执行运维工作。如对运维团队按照职能分组,或对监控对象配置标签等。结合数据可视化、定向告警、3D仿真展示等既有功能,企业可以最大限度活化运维组织架构,充分发挥人效。

资源更集中、运维更智慧、人效更突出,充分满足数字化进程中云边端一体化的多个要素,是监控易得以为IT运维领域带来革新的充分条件。

云边端一体化成为时下IT运维的必修课,背后是这样的逻辑:从这一步起,数据真正成为一种可以被挖掘、利用的基础资源,企业也开始重塑人力与IT资产关系的起点。对数据的挖掘利用指向生产方式的革新,重新匹配人与IT设备的关系则是管理方式的革新。

思路决定成败,这种革新,是从IT运维开始。

关于监控易:监控易是美信时代自研的分布式、一体化数据采集与洞察管理平台,采用多TS架构,集中统一实现IT、动环、智能物联网等智能设备和软硬件系统的自动采集、监测、巡检、告警及展现,提供设备管理、网络管理、业务管理、视频管理、CMDB、ITSM、运维管理、机房管理、移动运维、云运维、3D可视化等核心功能,支持各系统间的数据关联共享,从全局视角把控系统运行态势。监控易具备全国产、高性能、一体化、多层级的特点,聚焦IT&OT领域,处于信创产业链中“卡脖子”的战略环节。

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