IT运维管理当前面临了哪些问题？

现在的企业几乎都是互联网办公，网络一旦出现问题，会对公司业务造成重大损失。而很多公司主业也不是IT，对网络问题不大懂，对于公司的网络问题往往都是请一个运维工程师处理。这些工程师有相应的专业能力，但管理人员的“不懂行”却让运维工作存在很多问题，主要有这五点：

1、缺乏有效的知识积累和共享，造成操作维护效率低下，类似的故障和问题仍然在不断发生，不断解决着，同时一旦某些掌握关键信息和技能的人发生意外状况(如生病，离职等)，整个日常维护可能面临严峻的考验。

2、工程师的维护职责不是很清楚，每个人都大概知道自己该做什么，但是某个具体事情到底该谁负责，却没有明细定位。

3、IT网络运维人员大多没有养成记录习惯，每个月汇总报告时，对自己的工作量、所维护系统的整体情况还是一头雾水。而且纸质的故障处理报告信息要素不全，统计和查询都是头痛的问题。

4、运维人员几乎很少能准时下班，处理突发技术故障的事情也时有发生。运维人员往往像“救火队员”一样去处理故障。 在“救火式”的IT管理维护模式下，很难有效地进行服务管理，无法保证IT服务的有效性和一致性，IT管理往往处于无序状态。

5、对于运维工程师的工作绩效缺乏客观考核依据。他们到底做了哪些事情?哪些事情还没有做?工作完成的时效性怎么样?解决问题的质量怎么样?这些问题，只能凭印象得出一个个模糊的答案。

如何解决以上问题?

如何解决以上提到的问题是目前许多企业用户需要解决的问题，但首要关注的问题应是如何建立专业化分工的IT运维体系。

1、细化用户角色，力求提高运维效率

运维人力分工管理包含人员、岗位、角色等信息，如果这些信息没有统一规划，就无法进行统一配置。网络管理中的角色是根据ITIL标准进行划分的，是把IT运维各种事情(包括人员、资源、突发事故)分成不同级别和不同运维操作，以便有效的配置运维人力资源。因此，对于企业而言，IT运维的专业化分工本质上是对IT运维人力资源配置的优化。例如，明确运维事件分级处理流程，明确运维人员的职责、权限、义务和绩效考核标准。事实上许多实践也证明，明确每种运维事件的专业化分工处理流程，可以大大减少IT运维操作的随意性和混乱性，并能大大提高运维中的人力资源效率。

2、设立IT运维服务台，规范IT流程

在网管软件中，一般提供自助服务和运维服务台，自助服务台的作用是，给用户报故障，评价IT人员解决问题是否负责等。运维服务台是为了确定运维等级和引入优先处理原则。运维服务台主要承担：运行值班、故障监控、接受请求、工单派发及问题解决过程中的监测等工作内容。服务台就像是传统产业生产车间的调度分配员，它会不断的根据事件的等级进行匹配分工和调度。例如发生任何一个突发运维事件时，服务台会先检查并进行分类流转处理。运维人员可分为一线普通维护、二线技术专家和三线厂商专家。一线人员作为第一级问题处理人员，主要解决常规的运维问题在一线人员不能解决的情况下，二线技术专家将迅速介入问题解决过程三线技术专家来自产品供应商，由二线技术专家申请三线厂商专家的介入，使问题解决时间能够大大缩短。

3、FAQ和知识库，最大限度节省人力成本

提供FAQ和知识库两种方式，知识库是指对网络运维中的典型故障事件和常见问题解答的自助式处理流程。当出现故障时，用户先在自助式知识库寻找解决方法。如果问题没有得到解决，则用户利用服务台申请维护，用户申请将会移交给相应的负责人，负责人第一时间建立服务档案并一直实时监控，直到问题得到圆满的解决。因此，自助式知识库能帮助运维人员节省大量的时间，从而节省人力成本支出。

最后，专业的事情要用专门的人员来做，还要配合专业的方法。运维工程师是以技术为主的群体，他们往往关注于IT问题本身，主要通过提升自身技术实力来解决问题，不太关注技术之外的事情。这种情况下不可避免的会出现一些问题，这就需要管理人员来解决了。

当前，随着企业数字业务的快速发展和业务量的攀升，企业信息系统架构的升级变迁，以及企业多套业务系统的在线运营，各类监控组件和应用系统间的关系错综复杂，系统运维的难度也急剧增加，且面临着巨大挑战。

在传统运维方式下，数据规模大且离散，数据治理和全面分析能力薄弱且依赖于经验和规则，运维十分被动，解决问题效率非常低下，运维的实用性大打折扣，难以满足当前主动运营的要求。

具体来说有以下几点：

发现问题难：企业在经年累月中布局了诸多监控工具，但是监控手段阈值的设定单一，且一般都是静态阈值，而指标和告警的异常却是多样化的，这样就会造成大量的误报漏报现象。此外，目前绝大多数的监控工具，缺乏趋势预测能力，使得运维局面非常被动，导致发现问题十分困难。

根因定位难：发现问题时一般都是对问题进行定性分析，可能了解到某一告警对应的指标波动是值得关注的，但是并不能因此确定造成这种现象具体根因。而且目前的监控工具，大多缺乏综合根因定界及定位分析的手段，即便对监控进行了集中管理，也难以通过单纯的几种指标进行根因定位。

数据治理难：当数字化建设进行到一定程度的时候，被管理对象的数据量相应的也是水涨船高，数据数量大、类别多且非常分散，很难通过某一指标体系来衡量系统的健康度，也没有一个统一的视角去判断数据质量的好坏优劣。

运营分析难：现有的大多数基础监控工具，多数都是从自己的管理阈例如系统管理、网络管理出发看待问题，缺乏端到端的分析能力，没办法以业务视角从综合运营分析的角度，去看待多样化指标对系统的影响。

而智能运维是一种全新的数字化运维能力，也将是数字化转型的必备能力。智能运维相对于传统运维模式而言，能够在运维数据治理、业务数字化风险、运维人力成本和业务侧影响力四个方面有本质的效能提升。

智能运维相对于传统运维模式而言，能够在四个方面有本质的效能提升：

运维数据治理。通过高性能实时处理的数据平台广泛采集、处理和分析数字化业务运行过程中的多样化运维数据，包括告警、指标、日志、配置以及运维工单等类别，不仅提升了运维大数据的治理能力，优化了数据质量，而且为进一步激活运维数据的价值打下了良好基础；

业务数字化风险。使运维人员不仅提升了历史运维数据的分析能力并且能够对实时数据进行异常检测和问题预判，有效降低数字化业务的运行风险，提升可用性、稳定性；

运维人力成本。使真正意义上的跨域根因定位成为可能，降低对专业运维人员经验技能的依赖，迅速缩短故障排查时间并有效降低人力成本；

业务侧影响力。以业务视角利用多元化数据提高运营分析和决策能力，比如端到端的分析业务交易状态，提供给业务、客服部门及时反馈和决策支持依据，充分增强业务影响力；

智能运维发展正如火如荼，Gartner预见其为下一代运维，认为到2022年将有近50%的企业用户部署智能运维。虽然目前不少企业已经在积极投入建设，也还有一些企业处在迷茫阶段，对这种趋势不太清晰，借用著名作家威廉吉布森的话，“未来已来，只是分布不均。”

IT运维管理面临的难题有哪些

现在的北京IT外包市场内需极大且离岸外包需求也在不断扩展，北京IT外包执行额收入比重看似在增加,但北京IT外包行业存在的缺陷如果不想办法解决，这大好形势随时会被多变的市场反转。HR在接到需求之后——进行人才匹配——与软件工程师师进行项目相关沟通——想方设法压低工程师的期望薪资，从而获得高额利润。这样的流程过于繁琐导致人才匹配效率太低。

IT运维管理面临的难题有哪些

全国少有的对接北京IT外包服务和企业需求平台的互联网平台，他们发展快速，IT外包专业，服务态度好，拥有超前的发展眼光。他们之所以能在短时间内飞速发展，是因为看到了传统北京IT外包效率低的本质：缺乏平台。

一直以来，传统北京IT外包行业都缺乏一个信息发布的平台，没有平台，需求信息无法汇集，人才资源无法整合，效率难以提高。

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