- 封底 更新時間：2025-06-05 14:07:44
- 作者簡介
- 致謝
- 15.4 告警時效性保障技術的實現與思考
- 15.3.2 場景化方案細節思考
- 15.3.1 異地多活場景下的運維平臺需求場景
- 15.3 面向多數據中心的運維系統構建實踐
- 15.2.2 數據一致性的保障方案及實踐
- 15.2.1 數據一致性關注時效和完整性
- 15.2 海量運維數據的處理一致性保障實踐
- 15.1 分布式海量運維數據的統一采集挑戰與方案
- 第15章 數字化運維典型場景的技術挑戰及方案實踐
- 14.3 技術與工具小結
- 14.2.3 算法工程融合
- 14.2.2 數據泥沼和自助建模
- 14.2.1 跨網采集和傳輸
- 14.2 挑戰和應對
- 14.1.4 數據應用和算法體系
- 14.1.3 分析與可視化
- 14.1.2 匯聚與建模
- 14.1.1 采集與傳輸
- 14.1 分層和演進
- 第14章 構建智能運維技術與工具
- 13.4 “數字化”到“智能化”的發展之路
- 13.3.4 某大型IDC企業“數字員工”實踐
- 13.3.3 平臺建設實踐——數據中心智能“數字員工”
- 13.3.2 平臺建設業務目標——場景化基礎能力構建
- 13.3.1 平臺建設方法論——數字化運維/運營成熟度模型
- 13.3 數據中心行業數字化運維/運營解決方案
- 13.2.2 數據要素管理的挑戰
- 13.2.1 數據要素識別
- 13.2 數據中心企業數據要素管理
- 13.1 數據中心行業現狀與趨勢
- 第13章 數據中心行業數字化運維轉型創新實踐
- 12.3.8 持續改進
- 12.3.7 體系測試和試運行
- 12.3.6 業務連續性管理體系建設
- 12.3.5 業務連續性管理策略及規劃
- 12.3.4 業務影響分析
- 12.3.3 風險評估
- 12.3.2 現狀調研
- 12.3.1 理解組織環境
- 12.3 業務連續性管理建設方法
- 12.2.2 實施誤區
- 12.2.1 認識誤區
- 12.2 業務連續性存在普遍問題
- 12.1 業務連續性管理的概念
- 第12章 業務連續性實踐：誤區與方法
- 11.2.4 運維安全事件處置
- 11.2.3 運維安全檢查
- 11.2.2 運維安全實施
- 11.2.1 運維安全規劃
- 11.2 實施和開展安全運維
- 11.1.2 安全運維的概念
- 11.1.1 近年來安全運維事件頻發
- 11.1 安全運維是數字化的重要保障之一
- 第11章 安全運維護航數字時代
- 10.4.7 步驟7：場景消費
- 10.4.6 步驟6：服務運營
- 10.4.5 步驟5：運行維護
- 10.4.4 步驟4：數據初始化
- 10.4.3 步驟3：CMDB平臺建設
- 10.4.2 步驟2：服務設計
- 10.4.1 步驟1：場景設計
- 10.4 CMDB實踐執行方法
- 10.3.3 CMDB實踐規劃方法
- 10.3.2 整體實踐流程
- 10.3.1 實踐原則
- 10.3 新一代CMDB實踐方法
- 10.2.5 CMDB成熟度模型應用總結
- 10.2.4 CMDB成熟度模型應用指南
- 10.2.3 CMDB成熟度模型應用流程
- 10.2.2 CMDB成熟度模型應用原則
- 10.2.1 CMDB成熟度模型概述
- 10.2 新一代CMDB成熟度模型
- 10.1 什么是新一代CMDB
- 第10章 建設面向高成熟度的新一代CMDB
- 9.5.5 成效總結和展望
- 9.5.4 運維監控指標體系應用場景
- 9.5.3 運維監控指標體系建設
- 9.5.2 運維監控指標體系框架
- 9.5.1 以數據驅動運維精細化管理
- 9.5 某制造企業監控能力提升實踐
- 9.4 監控在故障的全生命周期應用
- 9.3.3 數字化運營機制設計
- 9.3.2 一體化監控平臺建設
- 9.3.1 監控管理體系構建
- 9.3 三位一體構建監控管理體系
- 9.2 監控能力與監控能力成熟度評估模型
- 9.1 IT故障頻發，引發對監控的系統化思考
- 第9章 數字化運維監控能力體系化提升
- 8.5.4 可觀測性場景構建與落地
- 8.5.3 運維數據治理構建和實施
- 8.5.2 運維數據治理挑戰
- 8.5.1 用戶現狀與需求
- 8.5 “后輪驅動”核心抓手：運維數據治理
- 8.4.5 數據統一融合助力數字化運維平臺重塑
- 8.4.4 運維模式變革推動IT組織架構優化
- 8.4.3 場景導向的數字化運維流程再造
- 8.4.2 增強與創新數字化運維價值場景
- 8.4.1 IT和業務深度融合，運維模式轉型
- 8.4 “后輪驅動”：驅動運維的五大轉變
- 8.3.2 運維價值度量的實施方法
- 8.3.1 運維價值度量體系的總體框架
- 8.3 “前輪驅動”：面向運維目標的持續優化
- 8.2 數據驅動運維核心邏輯：雙輪驅動
- 8.1 數據驅動運維與數據運維
- 第8章 數據驅動運維方法與實踐
- 7.3.3 IT流程挖掘與優化
- 7.3.2 構建智能的ITSM：AITSM
- 7.3.1 實施敏捷高效的IT流程
- 7.3 新時代的IT流程特征與管理方法
- 7.2.3 當前數字化運維流程管理面臨的問題和挑戰
- 7.2.2 數字化運維流程的概念及范圍
- 7.2.1 我們在無處不在的流程中
- 7.2 認識數字化運維流程
- 7.1 流程和數據是雙引擎
- 第7章 數字化運維流程建設
- 6.2.4 以知識為依托
- 6.2.3 以算法為支撐
- 6.2.2 以場景為導向
- 6.2.1 以數據為基礎
- 6.2 四位一體的智能運維框架
- 6.1 對智能運維的認知是一個過程
- 第6章 四位一體構建智能運維
- 5.2.2 大模型將改變運維軟件
- 5.2.1 大模型如何在IT運維領域發揮作用
- 5.2 大模型在數字化運維中的作用
- 5.1 大模型的概念、演變及應用
- 第5章 大模型賦能數字化運維
- 4.4.3 規劃的成效：指導落地與價值創造
- 4.4.2 規劃過程：從啟動到效果驗證的閉環
- 4.4.1 背景：重構運維模式
- 4.4 某能源企業運維體系規劃實踐
- 4.3.3 基于成熟度模型的評估方法
- 4.3.2 數字化運維分級成熟度模型
- 4.3.1 組織運維水平需要通過標準化的評估
- 4.3 數字化運維成熟度分級模型
- 4.2 數字化運維體系規劃方法
- 4.1 從一個真實的故事說起
- 第4章 數字化運維的體系規劃與實踐
- 3.4 確定性運維體系
- 3.3.7 ITSS其他標準
- 3.3.6 GB/T 33136《信息技術服務 數據中心服務能力成熟度模型》
- 3.3.5 GB/T 33850《信息技術服務 質量評價指標體系》
- 3.3.4 GB/T 43208.1-2023《信息技術服務 智能運維 第1部分：通用要求》
- 3.3.3 ITSS.1《信息技術服務 運行維護服務能力成熟度模型》
- 3.3.2 GB/T 28827《信息技術服務 運行維護》系列標準
- 3.3.1 ITSS概述
- 3.3 中國ITSS運維相關標準
- 3.2.2 ISO/IEC 20000在中國的落地情況
- 3.2.1 ISO/IEC 20000的發展歷史
- 3.2 信息技術服務管理體系國際標準：ISO/IEC 20000
- 3.1.3 ITIL的未來以及新一代ITSM的暢想
- 3.1.2 ITIL在中國的落地
- 3.1.1 ITIL的發展歷史
- 3.1 國際運維服務領域的經典：ITIL
- 第3章 數字化運維領域的標準與方法論
- 2.4.3 演進趨勢分析
- 2.4.2 演進機制分析
- 2.4.1 現有觀點介紹
- 2.4 數字化運維術語及其演進
- 2.3 多元化運維的定義
- 2.2 數字化運維的發展階段
- 2.1 什么是數字化運維
- 第2章 數字化運維的概念與內涵
- 1.3.2 數字時代的新運維及其特點
- 1.3.1 數字時代的新IT及其核心要素
- 1.3 數字時代的新IT與新運維
- 1.2.5 平衡創新與成本的挑戰
- 1.2.4 日益嚴峻的數據安全挑戰
- 1.2.3 數據治理及實施的挑戰
- 1.2.2 IT升級換代帶來的挑戰
- 1.2.1 提高業務敏捷性的挑戰
- 1.2 數字時代IT的定位變化及其帶來的挑戰
- 1.1 數字化轉型深入推進并上升為國家戰略
- 第1章 數字化轉型背景下的新運維
- 前言
- 推薦序五
- 推薦序四
- 推薦序三
- 推薦序二
- 推薦序一
- 本書編委會
- 內容簡介
- 版權信息
- 封面
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- 內容簡介
- 本書編委會
- 推薦序一
- 推薦序二
- 推薦序三
- 推薦序四
- 推薦序五
- 前言
- 第1章 數字化轉型背景下的新運維
- 1.1 數字化轉型深入推進并上升為國家戰略
- 1.2 數字時代IT的定位變化及其帶來的挑戰
- 1.2.1 提高業務敏捷性的挑戰
- 1.2.2 IT升級換代帶來的挑戰
- 1.2.3 數據治理及實施的挑戰
- 1.2.4 日益嚴峻的數據安全挑戰
- 1.2.5 平衡創新與成本的挑戰
- 1.3 數字時代的新IT與新運維
- 1.3.1 數字時代的新IT及其核心要素
- 1.3.2 數字時代的新運維及其特點
- 第2章 數字化運維的概念與內涵
- 2.1 什么是數字化運維
- 2.2 數字化運維的發展階段
- 2.3 多元化運維的定義
- 2.4 數字化運維術語及其演進
- 2.4.1 現有觀點介紹
- 2.4.2 演進機制分析
- 2.4.3 演進趨勢分析
- 第3章 數字化運維領域的標準與方法論
- 3.1 國際運維服務領域的經典：ITIL
- 3.1.1 ITIL的發展歷史
- 3.1.2 ITIL在中國的落地
- 3.1.3 ITIL的未來以及新一代ITSM的暢想
- 3.2 信息技術服務管理體系國際標準：ISO/IEC 20000
- 3.2.1 ISO/IEC 20000的發展歷史
- 3.2.2 ISO/IEC 20000在中國的落地情況
- 3.3 中國ITSS運維相關標準
- 3.3.1 ITSS概述
- 3.3.2 GB/T 28827《信息技術服務 運行維護》系列標準
- 3.3.3 ITSS.1《信息技術服務 運行維護服務能力成熟度模型》
- 3.3.4 GB/T 43208.1-2023《信息技術服務 智能運維 第1部分：通用要求》
- 3.3.5 GB/T 33850《信息技術服務 質量評價指標體系》
- 3.3.6 GB/T 33136《信息技術服務 數據中心服務能力成熟度模型》
- 3.3.7 ITSS其他標準
- 3.4 確定性運維體系
- 第4章 數字化運維的體系規劃與實踐
- 4.1 從一個真實的故事說起
- 4.2 數字化運維體系規劃方法
- 4.3 數字化運維成熟度分級模型
- 4.3.1 組織運維水平需要通過標準化的評估
- 4.3.2 數字化運維分級成熟度模型
- 4.3.3 基于成熟度模型的評估方法
- 4.4 某能源企業運維體系規劃實踐
- 4.4.1 背景：重構運維模式
- 4.4.2 規劃過程：從啟動到效果驗證的閉環
- 4.4.3 規劃的成效：指導落地與價值創造
- 第5章 大模型賦能數字化運維
- 5.1 大模型的概念、演變及應用
- 5.2 大模型在數字化運維中的作用
- 5.2.1 大模型如何在IT運維領域發揮作用
- 5.2.2 大模型將改變運維軟件
- 第6章 四位一體構建智能運維
- 6.1 對智能運維的認知是一個過程
- 6.2 四位一體的智能運維框架
- 6.2.1 以數據為基礎
- 6.2.2 以場景為導向
- 6.2.3 以算法為支撐
- 6.2.4 以知識為依托
- 第7章 數字化運維流程建設
- 7.1 流程和數據是雙引擎
- 7.2 認識數字化運維流程
- 7.2.1 我們在無處不在的流程中
- 7.2.2 數字化運維流程的概念及范圍
- 7.2.3 當前數字化運維流程管理面臨的問題和挑戰
- 7.3 新時代的IT流程特征與管理方法
- 7.3.1 實施敏捷高效的IT流程
- 7.3.2 構建智能的ITSM：AITSM
- 7.3.3 IT流程挖掘與優化
- 第8章 數據驅動運維方法與實踐
- 8.1 數據驅動運維與數據運維
- 8.2 數據驅動運維核心邏輯：雙輪驅動
- 8.3 “前輪驅動”：面向運維目標的持續優化
- 8.3.1 運維價值度量體系的總體框架
- 8.3.2 運維價值度量的實施方法
- 8.4 “后輪驅動”：驅動運維的五大轉變
- 8.4.1 IT和業務深度融合，運維模式轉型
- 8.4.2 增強與創新數字化運維價值場景
- 8.4.3 場景導向的數字化運維流程再造
- 8.4.4 運維模式變革推動IT組織架構優化
- 8.4.5 數據統一融合助力數字化運維平臺重塑
- 8.5 “后輪驅動”核心抓手：運維數據治理
- 8.5.1 用戶現狀與需求
- 8.5.2 運維數據治理挑戰
- 8.5.3 運維數據治理構建和實施
- 8.5.4 可觀測性場景構建與落地
- 第9章 數字化運維監控能力體系化提升
- 9.1 IT故障頻發，引發對監控的系統化思考
- 9.2 監控能力與監控能力成熟度評估模型
- 9.3 三位一體構建監控管理體系
- 9.3.1 監控管理體系構建
- 9.3.2 一體化監控平臺建設
- 9.3.3 數字化運營機制設計
- 9.4 監控在故障的全生命周期應用
- 9.5 某制造企業監控能力提升實踐
- 9.5.1 以數據驅動運維精細化管理
- 9.5.2 運維監控指標體系框架
- 9.5.3 運維監控指標體系建設
- 9.5.4 運維監控指標體系應用場景
- 9.5.5 成效總結和展望
- 第10章 建設面向高成熟度的新一代CMDB
- 10.1 什么是新一代CMDB
- 10.2 新一代CMDB成熟度模型
- 10.2.1 CMDB成熟度模型概述
- 10.2.2 CMDB成熟度模型應用原則
- 10.2.3 CMDB成熟度模型應用流程
- 10.2.4 CMDB成熟度模型應用指南
- 10.2.5 CMDB成熟度模型應用總結
- 10.3 新一代CMDB實踐方法
- 10.3.1 實踐原則
- 10.3.2 整體實踐流程
- 10.3.3 CMDB實踐規劃方法
- 10.4 CMDB實踐執行方法
- 10.4.1 步驟1：場景設計
- 10.4.2 步驟2：服務設計
- 10.4.3 步驟3：CMDB平臺建設
- 10.4.4 步驟4：數據初始化
- 10.4.5 步驟5：運行維護
- 10.4.6 步驟6：服務運營
- 10.4.7 步驟7：場景消費
- 第11章 安全運維護航數字時代
- 11.1 安全運維是數字化的重要保障之一
- 11.1.1 近年來安全運維事件頻發
- 11.1.2 安全運維的概念
- 11.2 實施和開展安全運維
- 11.2.1 運維安全規劃
- 11.2.2 運維安全實施
- 11.2.3 運維安全檢查
- 11.2.4 運維安全事件處置
- 第12章 業務連續性實踐：誤區與方法
- 12.1 業務連續性管理的概念
- 12.2 業務連續性存在普遍問題
- 12.2.1 認識誤區
- 12.2.2 實施誤區
- 12.3 業務連續性管理建設方法
- 12.3.1 理解組織環境
- 12.3.2 現狀調研
- 12.3.3 風險評估
- 12.3.4 業務影響分析
- 12.3.5 業務連續性管理策略及規劃
- 12.3.6 業務連續性管理體系建設
- 12.3.7 體系測試和試運行
- 12.3.8 持續改進
- 第13章 數據中心行業數字化運維轉型創新實踐
- 13.1 數據中心行業現狀與趨勢
- 13.2 數據中心企業數據要素管理
- 13.2.1 數據要素識別
- 13.2.2 數據要素管理的挑戰
- 13.3 數據中心行業數字化運維/運營解決方案
- 13.3.1 平臺建設方法論——數字化運維/運營成熟度模型
- 13.3.2 平臺建設業務目標——場景化基礎能力構建
- 13.3.3 平臺建設實踐——數據中心智能“數字員工”
- 13.3.4 某大型IDC企業“數字員工”實踐
- 13.4 “數字化”到“智能化”的發展之路
- 第14章 構建智能運維技術與工具
- 14.1 分層和演進
- 14.1.1 采集與傳輸
- 14.1.2 匯聚與建模
- 14.1.3 分析與可視化
- 14.1.4 數據應用和算法體系
- 14.2 挑戰和應對
- 14.2.1 跨網采集和傳輸
- 14.2.2 數據泥沼和自助建模
- 14.2.3 算法工程融合
- 14.3 技術與工具小結
- 第15章 數字化運維典型場景的技術挑戰及方案實踐
- 15.1 分布式海量運維數據的統一采集挑戰與方案
- 15.2 海量運維數據的處理一致性保障實踐
- 15.2.1 數據一致性關注時效和完整性
- 15.2.2 數據一致性的保障方案及實踐
- 15.3 面向多數據中心的運維系統構建實踐
- 15.3.1 異地多活場景下的運維平臺需求場景
- 15.3.2 場景化方案細節思考
- 15.4 告警時效性保障技術的實現與思考
- 致謝
- 作者簡介
- 封底 更新時間：2025-06-05 14:07:44
