【运维自动化规划】自动化整体规划：从蓝图设计到实施路径

在数字化浪潮席卷下，企业业务正以前所未有的速度迭代发展，这对支撑业务运转的IT运维体系提出了严苛要求。传统运维模式，多依赖人工手动操作，不仅效率低下，频繁的人为失误更是犹如一颗 “定时炸弹”，随时可能引发系统故障，严重影响业务的连续性和稳定性。而且，随着业务规模的不断扩张，跨系统协作变得愈发复杂，运维人员在协调不同系统间的工作时往往力不从心，沟通成本高且容易出现信息偏差，这些问题都成为制约企业发展的瓶颈。

应运而生，成为打破这一瓶颈的关键利器。它承载着降低运维成本、提升运维效率、有效控制风险的核心使命，是企业实现数字化转型、在激烈市场竞争中脱颖而出的重要支撑。通过自动化手段，运维工作能够实现标准化、流程化和智能化，大幅减少人工干预，降低错误率，提升系统的可靠性和稳定性，从而为业务的持续发展保驾护航。

然而，要让自动化运维真正发挥其强大效能，科学合理地规划至关重要。缺乏有效规划的自动化运维建设，极易陷入盲目状态，导致资源的浪费和项目的失败。合理的规划就像是精准的导航图，能够明确自动化运维的发展方向，帮助企业合理分配资源，确保自动化运维的实施与业务需求紧密契合，真正实现降本增效、支撑业务快速发展的目标。同时，随着技术的飞速发展和业务需求的不断变化，自动化运维规划还需具备强大的灵活性和可扩展性，以便及时适应新的挑战和机遇。

接下来，嘉为蓝鲸自动化运维专家团队将带您深入探索，从OASR模型这一顶层设计框架出发，详细阐述自动化运维能力分级、优先级划分以及规划方法等关键内容，为企业构建高效、可靠的自动化运维体系提供全面的指引。

02. OASR 模型：自动化运维的顶层设计框架

1）运维对象（Objects）：全域覆盖，分层管理

在自动化运维领域，运维对象的有效管理是实现高效运维的基础。OASR模型将运维对象细致划分为物理设施层、IT基础架构层以及应用层，这种分层管理模式有助于全面且精准地进行运维工作。以下通过表格详细展示各层运维对象及其对应的管理要点：

2）运维活动（Activities）：DMOA 四维驱动

OASR模型中的运维活动由部署（Deploy）、监控（Monitor）、操作（Operate）、分析（Analyze）四大类构成，它们相互关联，共同推动自动化运维的有序进行。以下表格对各类运维活动进行详细阐述：

3）运维场景（Scenes）：多活动组合与流程联动

运维场景基于运维对象的DMOA活动组合而成，不同复杂程度的场景实现特定的运维目标。以下通过表格展示基础场景、复杂场景和业务级场景的特点及示例：

4）运维角色（Roles）：专业化分工与协作

在OASR模型中，运维角色分为技术执行层和管理支持层，各角色明确分工、协同合作。以下表格详细介绍不同运维角色的职责和工作内容：

03. 自动化运维能力分级：从单点工具到场景化平台

1）能力分级体系（按自动化成熟度）

自动化运维能力的提升是一个循序渐进的过程，根据自动化成熟度可划分为不同级别，每个级别在实现方式、应用场景和价值体现上差异明显。以下通过表格详细阐述各能力级别特点：

为精准衡量自动化运维能力发展水平，从技术和管理维度选取核心指标进行评估，这些指标反映实际效果并指引改进方向。

04. 优先级划分：科学决策自动化建设顺序

1）六维评估模型（量化打分法）

在自动化运维建设中，明确各项任务的自动化优先级至关重要。六维评估模型从执行对象数量、操作频率、技术难度、实现成本、操作风险和时间要求六个关键维度进行量化打分，为科学决策提供精准依据。

基于六维评估模型确定自动化建设优先级，需遵循科学的实施步骤，确保评估结果准确且建设计划可行。

05. 规划方法：从战略到执行的落地路径

自动化运维规划是一项系统性工程，需要遵循特定原则以确保其成功实施与持续发展。其中，

标准化先行、分阶段实施以及安全与效率平衡是三大核心原则。

标准化先行是自动化运维的基石。

在配置管理标准化方面，统一的

作为运维管理的核心数据平台，需对资源命名规范、属性定义等进行统一。例如，服务器命名可采用 “业务线-环境-序列号” 的格式，如 “电商业务-生产-001”，确保在整个运维体系中，服务器名称具有唯一性和可读性，方便运维人员快速识别和管理。同时，对资源属性进行标准化定义，如服务器的CPU型号、内存大小、硬盘容量等属性，在CMDB中都有明确的字段和取值范围，避免因属性定义不清晰导致的管理混乱。

操作流程标准化则是将运维操作进行规范和固化，形成原子操作封装。原子操作是指实现运维对象所需的运维活动的最小化动作单元，可被复用。以服务器初始化操作为例，将安装操作系统、配置网络参数、安装基础软件等一系列操作封装成一个原子操作。这样，在新服务器上线时，只需调用该原子操作，即可快速完成初始化工作，提高运维效率和操作的一致性。同时，标准化的操作流程也便于进行自动化脚本编写和工具开发，为自动化运维提供有力支持。

分阶段实施是实现自动化运维的有效策略。

在不同阶段，企业应明确各自的目标与任务，逐步推进自动化进程。

安全与效率平衡是自动化运维规划中不可忽视的原则。

不同行业对安全与效率的侧重点有所不同。传统行业如金融、电信，因其业务的特殊性，对安全性要求极高，在自动化运维过程中遵循安全优先、效率兼顾的原则。以金融行业为例，在进行任何自动化运维操作前，都需要进行严格的风险评估和审批流程。对于核心业务系统的数据库升级操作，不仅要对升级脚本进行多次测试和验证，还需经过多个部门的审批，确保操作不会对业务数据的安全性和完整性造成影响。同时，在保障安全的前提下，通过优化自动化流程和工具，提高运维效率。

而互联网行业更注重业务的快速迭代和创新，在自动化运维初期可能更倾向于效率优先。但随着业务规模的扩大和用户数据的积累，对安全的重视程度也逐渐提高，逐步发展为效率与安全并重。例如，互联网电商企业在促销活动期间，为了确保业务的稳定运行，会优先考虑快速部署新的应用功能和资源扩容，以应对高并发流量。同时，通过加强安全监控和防护措施，如部署防火墙、入侵检测系统等，保障用户数据安全和业务的正常运转。

为了使自动化运维规划能够顺利落地，企业需要在组织架构和文化层面进行相应的调整和适配。

在角色重构方面，增设运维开发岗是适应自动化运维发展的重要举措。

运维开发岗融合了运维和开发的技能，负责自动化工具开发与场景编排。他们不仅要熟悉运维流程和技术，还要具备软件开发能力，能够根据运维需求开发定制化的工具和脚本。例如，在处理大规模服务器集群的运维任务时，运维开发人员可以开发自动化批量管理工具，实现对服务器的统一配置、软件安装和更新等操作，大大提高运维效率。

建立自动化评审委员会则是保障自动化运维质量和安全性的关键机制。

该委员会由运维、开发、安全等多部门人员组成，负责对新的自动化项目或策略进行审批。在审批过程中，综合考虑项目的可行性、安全性、对业务的影响等因素。对于涉及核心业务系统的自动化变更项目，委员会会进行严格审查，确保变更不会引入新的风险，保障业务的稳定运行。

文化培育也是自动化运维成功的重要因素。

信任文化的建立有助于员工积极接受和使用自动化工具和流程。通过展示自动化工具的可靠性和准确性，以及分享成功案例，增强员工对自动化的信心。例如，定期组织自动化运维成果分享会，邀请使用自动化工具取得显著成效的团队进行经验分享，让其他员工直观感受到自动化带来的好处。同时，建立故障回滚演练机制，在演练过程中让员工了解自动化系统在出现问题时的应对能力，进一步提升对自动化的信任。

赋能文化强调通过自动化手段将运维专业能力传递给其他部门。

例如，为开发部门提供自助式的服务器初始化服务，开发人员可以根据自己的需求，通过自动化平台快速获取符合要求的服务器环境，无需等待运维人员的手动配置，提高开发效率。此外，为业务部门提供业务指标监控和分析的自动化报表，帮助业务部门及时了解业务运行状况，做出更准确的决策。通过这种方式，打破部门之间的壁垒，实现跨部门的高效协作。

基于上述原则和组织文化适配，制定合理的实施路线图是确保自动化运维规划落地的关键。以下是一个三年的自动化运维实施路线图示例：

通过实施路线图的设计，企业可以有条不紊地推进自动化运维建设，逐步提升运维能力，为业务的发展提供坚实的保障。在实施过程中，企业应根据实际情况进行灵活调整和优化，确保自动化运维规划能够更好地适应业务需求和技术发展。

运维已成为企业提升竞争力、保障业务稳定运行的关键因素。通过对前文的深入探讨，可总结出自动化运维规划的几个关键要点。

OASR模型作为自动化运维的顶层设计框架，涵盖了运维对象、运维活动、运维场景和运维角色四个核心要素。

通过对IT运维对象的分层管理，从物理设施到IT基础架构再到应用层，实现了全域覆盖，确保了运维工作的全面性和精准性。运维活动中的部署、监控、操作和分析（DMOA）相互协作，形成了一个动态的、闭环的运维体系，为实现高效运维提供了有力支撑。基于DMOA的运维场景设计，无论是基础场景、复杂场景还是业务级场景，都通过多活动组合与流程联动，满足了不同业务需求下的运维目标。而明确的运维角色分工，技术执行层与管理支持层紧密配合，保障了自动化运维工作的顺利开展。

自动化运维能力分级为企业提供了清晰的发展路径。

从依赖人工操作的手工处理阶段，到单点自动化、流程自动化，再到场景化平台阶段，每个阶段都代表着不同的自动化成熟度和价值体现。通过对技术维度的自动化覆盖率、故障自愈率，以及管理维度的运维效率提升率、风险降低率等核心指标的评估，企业能够准确衡量自身自动化运维能力的发展水平，明确改进方向，有针对性地进行资源投入和能力建设。

优先级划分是科学决策自动化建设顺序的重要手段。

六维评估模型从执行对象数量、操作频率、技术难度、实现成本、操作风险和操作时间要求六个维度对运维任务进行量化打分，为企业确定自动化建设的优先级提供了客观依据。基于此模型的实施步骤，包括资产盘点、需求调研、量化评分和路线规划，确保了优先级划分的科学性和可操作性，帮助企业合理分配资源，优先解决关键问题，提高自动化运维建设的效率和效果。

规划方法是自动化运维落地的保障。

标准化先行原则通过配置管理标准化和操作流程标准化，为自动化运维奠定了坚实的基础，提高了运维的一致性和可靠性。分阶段实施策略根据企业实际情况，制定了明确的短期、中期和长期目标，使自动化运维建设能够稳步推进，逐步提升。安全与效率平衡原则充分考虑了不同行业的特点和需求，确保在保障业务安全的前提下，实现运维效率的最大化。同时，组织与文化适配，通过角色重构和文化培育，为自动化运维创造了良好的内部环境，促进了团队协作和创新。

自动化运维规划并非一劳永逸，而是一个持续优化的过程。随着技术的不断发展和业务需求的动态变化，企业必须持续关注自动化运维体系的优化与调整。

在技术方面，新的自动化工具、技术和理念不断涌现，如人工智能在运维中的应用（AIOps），能够实现智能故障诊断、预测性维护等功能。企业应积极关注这些技术趋势，适时引入先进的技术和工具，对现有自动化运维体系进行升级和优化。例如，利用机器学习算法对运维数据进行深度分析，提前预测潜在的故障风险，实现主动运维，降低故障发生的概率，提高系统的稳定性。

业务需求的变化同样对自动化运维提出了新的挑战。企业业务的拓展、市场环境的变化以及用户需求的升级，都可能导致运维需求的改变。以电商企业为例，在促销活动期间，业务流量会出现爆发式增长，这就要求自动化运维体系能够快速响应，实现资源的弹性扩展和优化配置。因此，企业需要建立灵活的自动化运维机制，能够根据业务需求的变化及时调整运维策略和流程，确保自动化运维始终能够满足业务发展的需要。

持续优化还体现在对自动化运维体系的监控和评估上。企业应建立完善的监控指标体系，实时监测自动化运维系统的运行状态、性能指标以及业务影响。通过定期的评估和分析，发现潜在的问题和不足，及时进行改进和优化。例如，通过对自动化覆盖率、故障自愈率等指标的监测，发现某些领域的自动化程度较低或故障处理效率不高，及时调整资源投入，加强相关方面的建设和优化。

此外，适应业务变化还需要企业加强跨部门的沟通与协作。自动化运维涉及多个部门，包括运维、开发、业务等，各部门之间应保持密切的沟通和协作，及时共享信息，共同应对业务变化带来的挑战。运维部门要深入了解业务需求，开发部门在设计应用时要充分考虑运维的便利性，业务部门则要及时反馈业务变化对运维的影响，形成一个协同合作的良好氛围。

自动化运维规划是一个复杂而持续的过程，企业需要紧紧抓住关键要点，持续优化

，积极适应业务变化，才能充分发挥自动化运维的优势，为企业的数字化转型和业务发展提供强有力的支持。

运维自动化规划实战：OASR顶层设计+分阶段实施，降低风险提效率

本文深入探讨自动化运维规划，介绍OASR模型设计，阐述自动化运维能力分级、优先级划分及规划方法，为企业构建自动化运维系统提供指引。

市场

运维

架构设计

后端

企业数字化转型中，自动化运维是关键支撑。通过OASR模型实现全域分层管理，DMOA四维驱动运维活动，从单点工具到场景化平台逐步升级。科学划分优先级，遵循标准化、分阶段实施原则，平衡安全与效率。建立运维开发岗和评审委员会，培育信任赋能文化，制定三年实施路线图，持续优化适应业务变化，提升运维效率保障业务稳定发展。

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