20220525-艾瑞股份-企业应用运维管理指标体系白皮书_45页_3mb

企业应用运维管理指标体系白皮书总结

核心内容

本白皮书探讨了企业在数字化时代IT运维的战略转型与应用运维管理指标体系的建设。随着云计算、云原生和数字经济的发展，企业IT运维不再局限于基础设施和系统维护，而是转向以用户体验为中心，通过构建系统化的运维指标体系，提升运维效率、降低成本，并增强企业数字化转型的支撑能力。

主要观点

1. IT运维的战略转型

   • IT运维从“后台”向“中台”转变，强调对业务和用户体验的支撑作用。
   • 企业需要从用户视角出发，构建以业务连续性和用户体验为核心的运维体系。
   • DevOps理念与云原生技术的结合，推动了运维流程的优化与自动化。

2. 运维体系的复杂性提升

   • 云原生和混合云的普及，使得IT基础设施更加复杂，运维需要具备更高的洞察力和智能化水平。
   • 多云和混合云环境下的运维体系需要具备跨平台的统一性与灵活性。

3. 运维指标体系的必要性

   • 企业需要建立一套体系化的运维指标体系，以指导运维工作，提升执行和管理效率。
   • 指标体系涵盖业务、用户端、应用层、网络层、资源层、中间件、数据库等多个维度，以全面反映系统健康状况。

4. 运维体系的建设路径

   • 指标体系建设需从调研、验证、设定阈值、建立评价体系到闭环管理，形成完整的工作流程。
   • 需要结合企业业务特点，明确关键动作，预定义核心指标，构建符合业务特性的运维体系。

关键信息

一、业务监测

• 业务数据价值：业务数据是企业决策的重要依据，通过数据分析能够提升业务运营效率。
• 业务数据分析作用：帮助企业识别高价值用户、优化转化路径、提升触达效果。
• 运营指标分类：包括用户级、访问级、行为级、维度类、比率类等。
• 常见指标：转化率、点击率、UV、PV、留存率、ROI等。

二、用户端体验监测

• 用户端监测价值：直接影响用户体验和企业市场竞争力。
• 实现形式：无侵入式模拟监测与代码注入式监测。
• 常见指标：首屏时间、白屏时间、可交互时间、响应时间、卡顿率、崩溃率、ANR率等。

三、应用端监测

• 应用监测意义：确保应用性能与稳定性，提升业务连续性。
• 常见功能：应用逻辑拓扑发现、用户事务剖析、应用组件深入钻取。
• 常见指标：健康度、Apdex、响应时间、错误率、吞吐率、慢请求次数、慢请求占比等。

四、网络监测

• 网络监测价值：保障网络服务质量，支撑业务运行。
• 常见指标：流量、吞吐量、建连成功率、客户端传输时延、丢包率、服务器延时等。

五、资源层监测

• 资源层监测价值：作为运维体系的底层基础，支持智能运维和资源优化。
• 常用指标：CPU使用率、内存使用率、磁盘使用率、GPU使用率、系统平均负载、进程打开文件数等。

六、中间件监测

• 中间件价值：支持分布式系统间的数据和功能共享。
• 消息中间件指标：消息订阅错误数、消息推送平均耗时、消息推送数量等。
• 交易中间件指标：关注JVM垃圾回收事件、连接数、链接利用率等。

七、数据库监测

• 数据库价值：作为企业数据管理的核心，支撑数据安全和业务决策。
• 数据库分类：关系型、非关系型（如NoSQL）、分布式、云数据库等。
• 常用指标：查询响应时间、QPS、查询错误率、连接数、链接利用率、SQL查询耗时排名等。

指标体系建设实践

一、指导思想

• 从“O视角”（Operation）向“C视角”（Customer）转变，强调以用户为中心。
• 构建覆盖“业务梳理-关键应用确认-核心指标梳理-指标健康度分级-指标更新”的动态更新体系。

二、建设步骤

1. 调研：明确业务范围和关键步骤。
2. 验证：确认业务流程中的调用关系。
3. 阈值设定：为关键指标设定合理的阈值。
4. 评价体系构建：建立多维度的指标评价体系。
5. 闭环管理：通过监控与反馈形成闭环优化机制。

总结

企业应用运维管理指标体系的建设，是数字化转型的重要支撑手段。通过体系化指标，企业可以提升运维效率、降低人工依赖、优化资源使用、增强业务洞察力，并推动智能化运维的发展。该体系的实施需要企业从战略部署、组织架构调整、成本效益考量、指标体系建设等多方面协同推进，以实现运维工作的价值最大化。