智维数据，从角色与场景出发，构建企业数据应用版图用版图

（原标题：智维数据，从角色与场景出发，构建企业数据应用版图用版图）

　　 数字化浪潮之下，置身于一个庞大的数字世界，运维能力也成为现代企业的一种竞争力。一方面，进入由5G、云和AI驱动的智能时代，运维是支撑数字世界正常运转的基础技术；另一方面，随着“5G新基建”的加速实施，为数字经济的发展注入了新动能，千行百业的数字化转型需要运维能力的持续进化。同时，伴随企业数字系统越来越庞杂，运维对智能化的要求也越来越高。企业需要在庞大而繁杂的业务中，快速地发现问题并定位原因，实现提前预测问题，对潜在的故障进行预防。而这仅仅依靠传统的基础设施运维已经难以满足智能化时代的需求，真正从业务出发、从核心数据出发成为企业的诉求点。

　　 作为国内率先实现全流量数据源智能分析的大数据公司，智维数据以流量数据作为切入点，结合日志、配置、CMDB、拨测、Netflow、Telemetry等多种数据源，通过系统内置的AI算法库，分析海量运维数据，准确发现问题，进而从决策层面进一步提高运维效率。从根本上改变了传统IT运维管理依靠工具+人工经验的模式。

　　 图1【智维数据产品能力逻辑图】

　　 智维数据(nCompass)提供基于“角色场景化”理念的运维管理解决方案，为服务企业提升数据挖掘及应用创新能力。其产品体系包含网络、安全、应用、业务等多类别场景！

　　 图2【智维数据产品线展示图】

　　 智维数据CTO刘杨表示！“产品的设计初衷就是帮助用户充分挖掘数据价值”。nCompass系列产品已经被全球领导厂商和各行业头部企业认可并完成数据对接与合作，服务客户包含金融、能源、政企，互联网等多行业头部客户，得到客户的一致认可。

　　 图3【智维数据部分客户展示】

　　 1。如何提升运维管理人效？

　　 IDC指出，数字化转型进入2。0时代，企业正在重塑自己的数字化愿景和实现目标的策略，企业正从单纯的数字化创新转向业务的全面数字化和智能化。预计到2025年全球每年产生的数据将会超过160个ZB，未来几年全球新创建的数量会是过去几十年的总和。

　　 针对如何提升运维人效这个问题，刘杨指出！“尽可能的把人的工作交给机器来完成，人员的核心价值是决策。用户端不同人员有不同职责，他们每天都有各种大量的工作要做，提高人效围绕两个点去解决！1。 大量重复性工作。2。 复杂且耗时最长的工作。”

　　 “举例来说，某数据中心网络部门运维人员，日常需要维护支撑约2-3千套业务系统。业务流运行在安全设备、网络设备、服务器、中间件、数据库上，这些业务系统在业务上线、搬迁、扩容、升级和更新时，总会遇到一些问题，负责运维支持的人员需要配合一起排查分析异常原因。这些工作如果按每年的工作时长计算，那么需要耗费约200小时。且基本集中在访问不通和访问慢等几类重复性的常见故障处理。”

　　 “像这些问题，智维数据就可以为用户提供新的解决思路，在处理异常问题排查的时，智维数据的产品支持基于用户业务流基础架构，采集业务流量数据，基于异常数据和历史健康数据对比，先快速定位到异常的故障节点，对节点数据关键指标进行体检，按照系统里集成的异常分析逻辑，调用自动化的分析脚本，把原本人工分析的步骤用内置思路模型和算法自动化处理，完成从故障感知到自动化排查的流程。用户通过简单的自服务操作，就能获得平台给出的体检诊断书和处置建议，相比较原有的人工逐个节点逐个指标排查，方便快捷很多，缩减了重复性且耗时长的工作量。原本需要10-30分钟的工作，现在3-5分钟就完成了。”

　　 图4【网络故障分析报告】

　　 “数据经过采集和分析会衍生出许多价值，可以支持网络、安全、应用、业务等部门用户根据不同场景去使用。智维数据的理念正是围绕业务数据，基于用户的部门及角色，提炼核心场景，通过AI技术落地，提升人效，更好的支撑业务。”

　　 2。价值认可，实现个人及部门的价值输出

　　 前面提到如何让运维人员从繁重的基础工作中释放出来，这为个人与部门进一步输出价值提供了现实基础，而释放的人力与时间要如何投入去提升价值，这似乎是一个混合了技术端与管理端的难解问题，如何实现？

　　 刘杨认为！“传统产品是基于产品功能去实现产品能力的，产品往往大而全，而功能与场景是脱节的，常常是用户需求场景先出现了再现去找功能，发现实现起来极其复杂，甚至需要许多二次开发。现在我们把一套专业、复杂的产品，基于用户角色及业务场景，切分成一系列轻量化的产品，一个产品的一个API去解决一个具体业务场景的问题。基于‘小产品’与‘小数据’，产品易用性和灵活性极大提升，淡化了产品及数据应用的使用边界，那么除了原有的数据使用部门外，其他业务关联部门也能应用好这些数据。实现数据人人可用，让应用创新完全服务于业务的实际需求，最终实现个人及部门的价值输出。”

　　 “算法也好，数据也好，如果没有结合到具体用户所需要的场景，真正解决用户需求，那就是虚的。”

　　 “比如在安全形势日益严峻的今天，网络部门如何向安全部门输出价值？举个的例子，安全部门负责防火墙的人员需要在不影响业务的前提下，全面收敛防火墙上的策略，这个工作可能需要持续投入大量的人员成本，才能见到成效。在这个场景下，网络部门有真实经过防火墙的流量数据，安全部门有防火墙的策略配置数据，那么结合这两种数据，通过智维数据的防火墙策略管理产品，就能为用户提供一键式的防火墙策略收敛、优化报告”。

　　 图5【防火墙策略可视化平台优化详情界面】

　　 以上例子可以说明，从角色与场景出发的智维数据，真正实现面向业务的数据可视化分析，解决目前运维管理中面临的实际问题。“人效提升了，部门间的价值输出打通了，那么支撑业务的能力自然而然就上去了”。

　　 谈到AIOps，“AIOps的壁垒绝对不在算法上，而在于场景的落地以及持续的积累。”在刘杨看来，只有真正从用户需求出发，解决实际问题，才是打磨优秀产品的正确路径。

　　 创业之初，智维数据通过易用和灵活的特性打动了一批金融用户，在使用过程中不断满足客户需求，在产品界面的灵活度以及数据接入的灵活程度方面都圆满契合了客户需求，从而实现了较快发展。

　　 图6【数据中心监控大屏展示】

　　 图7【业务监控大屏展示】

　　 图8【基础设施监控大屏展示】

　　 3。围绕客户需求，不断进化，打造能落地的AIOps

　　 2019年，智维数据基于用户多样化的需求，把产品从单一的流量数据分析，扩展到了多元的数据分析阶段，除了流量之外，还有日志、拨测，可以跟客户的三方的或自己的业务系统对接，比如说包括 CMDB，以及一些设备的配置的信息，防火墙，负载均衡等都可以融入到智维数据产品中，打造成统一的数据平台。2020年，智维数据不断落地AIOps打造核心竞争力。2021年开始将硬件的产品形态向云产品演进，同时向智能化和安全响应方向延伸多条产品线，并计划于三季度对外发布。

　　 图9【nCompass系列新产品陆续发布中】

　　 围绕客户需求，不断进化。这让智维数据的产品越来越接近用户，深入用户。根据企业用户中不同职责的划分，细分场景和应用，刘杨解释说，“所谓智能化就是针对不同职能的用户，让产品讲人话，提高人效，帮助用户一块去做业务创新”。

　　 面向全流量数据采集、结构化、智能化、场景化，智维数据正在为企业实现从角色与场景出发，构建企业数据应用版图的新理念，并为此准备了足够强大的产品能力支撑，让企业在不断提升运维管理水平，IT服务质量的同时真正激发运维数据价值，带动企业业务增长，为最终实现运维智能化提供行之有效的新路径。