数字化重塑运维_面向未来的数字化运维新模式（英文版）_24页_1mb

华为研究报告：数字化重塑运营——面向未来的新型数字化运营模型

核心内容概述

本报告探讨了通信服务提供商（CSP）在数字化转型过程中，必须采用软件驱动的新型运营模型，以应对日益复杂的业务环境和技术变革。报告指出，传统运营模式已无法满足未来数字化电信的需求，而数字化运营将成为推动业务敏捷性、服务灵活性和运营效率的关键。

主要观点

1. 数字化运营是未来发展的必然趋势

• 软件正在颠覆各行各业：数字化公司通过软件驱动的运营模式实现了业务模型的重塑，改变了竞争格局，并重新定义了客户期望。
• CSP必须转型：当前，CSP面临来自替代服务提供商的激烈竞争，这些竞争对手以更低的成本提供更丰富的服务。因此，CSP必须通过软件驱动的运营模式实现业务、服务和运营的敏捷性。

2. 传统运营模式的局限性

• 僵化的软件架构：当前CSP的运营系统基于封闭、垂直的软件架构，导致系统碎片化，难以实现高效的自动化。
• 高比例的重复性任务：大量手动和重复性任务影响了运营效率，增加了出错概率，进而影响服务质量和客户体验。
• 低效的组织结构：传统的多层级、官僚化的运营组织结构限制了创新和灵活性。
• 缺乏持续改进能力：运营人员通常仅被培训使用现有软件，缺乏对软件进行优化和改进的能力。

3. 新型数字化运营模型的关键要素

• 高度自动化：通过自动化流程加速从规则驱动的自动化向机器学习驱动的自主运营演进。
• 统一的横向运营平台：基于微服务架构，支持物理、虚拟和混合基础设施的统一监控和管理。
• 具备软件技能的运营团队：运营人员应具备软件开发能力，能够持续优化运营流程。
• DevOps流程：推动工程与运营部门之间的协作，实现持续部署和增强。

4. 运营转型的路径

• 逐步实现自动化：从部分自动化开始，逐步过渡到完全自主运营，需建立运营信任。
• 手动任务的软件封装：将重复性任务封装为可复用的软件组件，以提高一致性与准确性。
• 数据分析与机器学习：利用数据分析和机器学习技术优化流程，实现预测性运营。
• 微服务架构：支持快速组合和扩展的运营系统，提升服务上线速度和灵活性。

5. 技术转型建议

• 统一端到端监控：覆盖所有网络和IT基础设施，包括传统和新兴的混合与虚拟架构，以提供全面的网络性能与客户体验洞察。
• 数据湖与实时分析：构建数据湖，结合数据分析与机器学习，实现实时和预测性运营。
• 开放API支持：通过开放API促进外部创新，构建共赢的生态系统。
• 强化平台安全：随着软件和API的广泛应用，安全风险显著增加，需在平台设计初期即集成安全机制，并持续更新补丁以应对新威胁。

关键信息

• 数字化转型的挑战：CSP需要克服传统运营模式的局限性，以实现真正的软件驱动转型。
• 转型支持方式：部分CSP可能采用“自主实施”方式，但大多数需要借助供应商合作伙伴的支持，包括咨询、实施、日常运营和持续改进。
• 技术演进方向：包括网络功能虚拟化（NFV）、软件定义网络（SDN）、物联网（IoT）和5G等新技术的引入，将使运营复杂度进一步提升。
• 未来运营模型目标：实现完全自主运营，同时保持对异常情况的响应能力。

结论

CSP必须采用软件驱动的新型运营模型，以应对未来的业务和技术挑战。这一模型应具备高度自动化、统一平台、灵活架构和开放生态等特征，以确保运营效率、服务质量与客户满意度的全面提升。转型过程需循序渐进，结合数据分析与机器学习，逐步构建自主运营能力。