控制银行IT系统运维风险的手段有哪些？

数字化时代，随着银行业务的快速发展，计算机系统的数量和部署规模迅速增加，随着应用系统的微服务化，系统之间的关联更加复杂，相应地对运维系统提出了要求和难度。虽然银行内部建立了完善的监控系统，但是面对百万级的报警风暴，定位和解决问题的难度非常大，尤其不利于系统的安全、持续、稳定运行。

在数字化转型中，以用户为中心是驱动金融行业的核心基础。因此，对于拥有海量运维数据的银行、证券公司等金融行业来说，智能运维势在必行。采用先进的运维手段(智能运维)是企业不断前行的动力之源。

来说一个我们正在服务的客户。客户是一家商业银行。

这家商业银行通过青创科技提供的夏洛克AIOps解决方案，构建了智能运维数据分析系统，收集并分析十余个系统的运维数据，包括应用系统日志、告警、性能指标、交易指标、网络性能指标等。，并通过机器学习算法实现指标异常检测、关联分析和告警收敛，从而加快问题定位效率，保障系统运行。为了有效提高对异常情况的监控，预测未来趋势，提前发现系统隐患，商业银行通过创建夏洛克AI Lab，训练生成了基于业务场景的多种算法，实现了系统的单指标异常检测，大大降低了系统故障的概率。

同时，商业银行还利用青创夏洛克指标分析中心和告警分析中心，实现多维指标关联分析，帮助快速发现和定位系统问题，提高故障排查效率；实现告警汇聚，减少告警风暴，加快定位时间。目前，告警压缩率达到80%以上，运维人员的告警处理效率得到显著提升。实现了IT系统运维的智能化，提高了业务健康运行的有力保障。

事实上，青创科技之前已经服务过中国银联、交通银行、浦发银行、宁波银行等多家银行客户，帮助他们搭建了智能运维平台，提高了客户运维效率。目前，许多项目已经进入第二和第三阶段的建设。