IT 运维管理
目标：作为《IT 运维管理完整能力模型》或《运维体系建设方案》使用。
IT 运维管理（IT Operations Management, ITOM） 是通过技术手段与管理流程，对企业的硬件、软件、网络和数据等 IT 资源进行 规划、建设、运行、变更、保障与持续优化，全面管理和维护， 以确保 IT 系统 稳定、安全、高效运行，支撑业务连续性并持续创造业务价值。
其核心目标是保障业务连续性，提升服务质量，并降低运维成本。
IT 运维管理 = 对 IT 系统 “从规划 -> 建设 -> 运行 -> 变更 -> 风险 -> 优化 -> 退役” 的全生命周期管理
目的：通过前置规划运维体系与系统架构，从源头保障系统的稳定性、可扩展性与可运维性。
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架构规划目标
- 稳定性：高可用、容灾
- 可扩展性：水平 / 垂直扩展
- 可运维性：可监控、可回滚、可自动化
- 安全性：权限、隔离、审计
- 成本可控：资源利用率、成本优化
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架构规划内容
- 基础架构选型
- 物理机 / 虚拟机 / 云
- 单机 / 集群
- 系统架构模式
- 单体 / 微服务
- 有状态 / 无状态
- 部署架构设计
- 单机部署
- 主从 / 多副本
- 多机房 / 多地域
- 高可用与容灾
- HA：主备 / 多活
- DR：冷备 / 热备
- 运维平台与工具链规划
- 监控、日志、发布、自动化平台
👉 目标：从源头提升系统可运维性与长期稳定性。
- 基础架构选型
目的：确保各类运行环境在搭建、升级和扩容过程中保持一致性、稳定性和可控性。
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环境类型管理
- 开发环境（DEV）
- 测试环境（TEST）
- 预发布环境（STAGING）
- 生产环境（PROD）
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环境搭建
- 操作系统初始化
- 基础运行环境（JDK / Python / Docker 等）
- 中间件部署（MySQL / Redis / MQ）
- 网络、防火墙、安全策略配置
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环境升级
- OS 升级
- 中间件版本升级
- Runtime 升级（JDK / Python / Node）
- 依赖组件升级
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环境扩容
- 计算资源扩容（CPU / 内存）
- 存储扩容
- 实例与集群节点横向扩展
👉 目标：环境稳定、版本可控、容量可预测。
目的：对底层硬件与基础设施进行统一管理，保障 IT 资源长期稳定运行并降低硬件故障风险。
- 服务器、网络、存储设备统一管理
- IT 资产登记与生命周期管理
- 硬件健康监控
- 故障设备更换与维护
目的：通过规范化的发布流程和策略，确保系统上线过程安全、可控且支持快速回滚。
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项目上线流程
需求确认 -> 环境准备 -> 构建制品 -> 部署 -> 健康检查 -> 验证 -> 正式上线- 制品：JAR包、Docker镜像、二进制文件 等等
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发布策略
- 滚动发布
- 蓝绿发布
- 金丝雀发布
- 灰度发布
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发布保障
- 发布前检查清单
- 发布窗口管理
- 回滚方案
- 发布记录与审计
👉 目标：上线安全、可控、可回滚。
目的：在系统演进过程中降低升级和变更带来的风险，避免因变更导致业务中断或系统不稳定。
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项目升级
- 应用版本升级
- 配置升级
- 数据库结构升级
- 中间件升级
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变更管理（ITIL）
- 变更申请
- 风险评估
- 审批
- 执行
- 验证
- 变更回溯
👉 目标：降低变更风险，避免升级事故。
目的：以自动化手段减少人工操作，提高运维效率、一致性和系统交付质量。
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自动化部署
- CI/CD 流水线
- 构建 -> 测试 -> 发布
- 制品库管理
- 一键部署 / 回滚
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自动化运维
- 自动扩缩容
- 自动重启
- 自动巡检
- 自动修复（自愈）
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工具链
- Jenkins / GitLab CI
- Ansible / Terraform
- Kubernetes / Helm
- Argo CD / Flux（GitOps）
👉 目标：减少人为操作，提高效率与一致性。
目的：通过集中化日志管理，为故障排查、性能分析和安全审计提供可靠的数据支撑。
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日志类型
- 系统日志
- 应用日志
- 中间件日志
- 安全审计日志
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日志管理
- 日志集中采集（Filebeat / Fluentd / Vector）
- 日志统一存储
- 日志格式规范化
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日志分析
- 故障定位
- 行为审计
- 性能分析
- 安全分析
目的：实时掌握系统运行状态，实现问题提前发现和主动预警，降低故障影响范围。
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监控对象
- 主机
- 容器 / Pod
- 应用
- 数据库
- 网络
- 业务指标
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告警体系
- 阈值告警
- 趋势告警
- 异常检测
- 告警分级
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告警治理
- 告警收敛
- 告警抑制
- 告警升级
- 告警闭环
👉 目标：问题可预警，故障可提前发现。
目的：快速定位和解决系统故障，并通过根因分析持续降低问题复发率。
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故障排查
- 程序状态
- 资源状态（CPU / 内存 / IO / 网络）
- 集群状态
- 日志分析
- 客户端异常
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问题管理
- 事件（Incident）
- 问题（Problem）
- 根因分析（RCA）
- 防止复发
👉 目标：缩短 MTTR（平均故障修复/恢复/响应时间），避免重复事故。
目的：在业务增长过程中保障系统性能稳定，同时提升资源利用率并控制运维成本。
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性能管理
- 系统 / 应用 / 数据库性能监控
- 接口响应时间分析
- 性能基线建立
- 正常值范围
- 峰值承载能力
- 容量瓶颈点
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性能优化
- 参数调优
- 架构优化
- SQL 优化
- 缓存策略
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容量管理
- 容量预测
- 瓶颈分析
- 资源利用率优化
- 成本控制
目的：保障数据安全与完整性，在故障或灾难发生时能够快速恢复业务数据。
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备份策略
- 全量备份
- 增量备份
- 定时备份
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恢复能力
- 单表恢复
- 全库恢复
- 时间点恢复（PITR）
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演练
- 定期恢复演练
- 恢复时间评估（RTO）
- 数据丢失评估（RPO）
👉 目标：保障数据安全与业务连续性。
目的：防范安全威胁和风险事件，保护系统、数据和业务免受安全攻击与合规风险。
- 权限与账号管理
- 漏洞扫描与修复
- 安全审计
- 安全事件响应
目的：在突发事件或极端情况下，确保团队具备快速响应和恢复业务的能力。
- 应急预案制定
- 定期应急演练
- 事件处理与复盘
- 持续改进应急能力
应急预案
- 系统宕机
- 数据丢失
- 网络中断
- 安全事件
应急演练
- 演练流程
- 演练记录
- 演练复盘
- 改进措施
目的：通过标准化文档和流程，降低人员依赖，提升团队协作效率和运维交付稳定性。
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文档体系
- 架构文档
- 运维手册
- 故障手册
- SOP
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规范体系
- 发布规范
- 变更规范
- 权限规范
- 安全规范
目的：以数据和指标衡量运维成效，持续优化运维体系，使运维工作与业务价值保持一致。
- SLA / SLO / SLI
- MTTR / MTBF
- 运维成本
- 自动化率
- 业务满意度
- 保障系统稳定运行: 确保IT系统不间断运行，支撑企业业务。
- 提升服务质量: 通过标准化流程和快速响应，提高用户满意度。
- 降低运维成本: 通过资源优化、自动化工具等手段，提高效率并节约开支。
- 自主运维: 企业自行管理部分IT资源。
- 外包运维: 将部分IT资源的运维工作委托给第三方公司。
- 混合模式: 结合自主运维和外包运维，由企业自行决定内外部分工。
- 自动化运维: 利用工具实现任务自动化，提高效率，减少人工成本。
- 可视化与分析: 通过管理系统透视IT数据，提供端到端的实时分析能力。
- 云原生管理: 管理云端和本地化的IT资源，包括云服务。
- 远程运维: 利用远程技术优化管理流程。
现代 IT 运维管理不是 “修服务器”，而是通过工程化、体系化、自动化的方法，保障业务业务系统在任何变化与风险下都 “可控、可恢复、可持续”。
IT 运维管理的核心目标，是通过体系化与工程化手段，将不确定的系统运行风险，转化为可控、可衡量、可持续改进的运维能力。
MTTR（Mean Time To Repair/Recover/Restore/Respond，平均故障修复/恢复/响应时间）是衡量系统、设备或服务从故障状态恢复到正常工作状态所需的平均时间。该指标用于评估运维效率、系统可维护性及服务中断对用户的影响，MTTR值越小，表明系统可靠性与恢复能力越高。
核心定义：代表从故障发生、检测到修复完成、恢复正常运行所需的全部平均时间。
计算公式： (\text{MTTR}=\frac{\text{总停机时间}}{\text{故障次数}})。
适用场景：
- IT 与软件运维 (DevOps)： 衡量服务中断的修复速度，是核心稳定性指标。
- 设备维修工程： 衡量维修人员或流程的可维护性。
组成部分（MTT X）： 真正的故障修复流程通常包括：
- MTTD (Mean Time To Detect)：平均检测时间。
- MTTK (Mean Time To Know)： 平均诊断时间。
- MTTF (Mean Time To Fix)： 平均修复时间。
- MTTV (Mean Time To Verify)： 平均验证时间。
相关指标：
- MTBF (Mean Time Between Failures)： 平均无故障工作时间，衡量可靠性。 MTTF (Mean Time To Failure)： 平均首次故障时间，衡量寿命。
- 制定标准操作流程（Runbook）。
- 引入自动化工具和监控系统 (SOAR)。
- 提高诊断和修复技术的培训。
综上所述，MTTR 是评估故障影响程度和维护团队效率的关键指标。