BTSO 自动 智能 自动分析 自动处理 自动巡检 主动学习 智慧运维平台 北塔 BTSO 自动 智能 自动分析 自动处理 自动巡检 主动学习 全面巡检管理对象 专家视角检查设备 基于行业模板应用 全面了解管理对象 自动学习运行状态 自动形成管理基线 智慧运维平台 北塔 BTSO 智能 自动巡检 主动学习 全面巡检管理对象 专家视角检查设备 基于行业模板应用 自动形成管理基线 主动学习 生成基线 上偏离 下偏离 基线数据 无需人工参与 告别单一阀值告警 异常提示更准确 智能 生成基线 上偏离 下偏离 基线数据 无需人工参与 自动贴近实际环境 异常提示真实有效 主动学习 智能 智能—网络拓扑 生成基线 主动学习 智能 智能—网络拓扑 智能—主机拓扑 主动学习 智能 智能—主机拓扑 亮点—主机硬件 主动学习 智能 亮点—主机硬件 亮点—主机硬件 亮点—主机进程 主动学习 智能 主动学习 亮点—主机进程 亮点—数据库 智能 主动学习 智能—数据库 智能—虚拟化 智能 主动学习 智能—虚拟化 智能—存储 智能 奠 定 B T S O 实现主动学习基础 第三方运维，真实客观反映各个设备状态 15 年行业积累，具备管理对象广泛性 超过 5000 用户应用，管理指标极大丰富 01 02 03 智能 奠 定 B

提供统一、开放、开箱即用的监控、告警平 台，减少重复投资、提高监控覆盖面，提升 整体运维质量，从而提高企业竞争力 企业视角 9 因此，构建智能化、主动式的 IT 监控与运维能力将成为企业的必然选择 被动救火式维护 智能主动式监控 定时粗略巡查 等待故障报告 人工故障处理 实时全面监控 分散维护系统 集中监控系统 自动故障处理 提前故障预警  随着业务对 IT 运维 运维提出的要求越来越高，原来传统的被动救火式的 IT 运维模式已经不能 满足企业的要求，无法为业务的发展提供保障  只有借助当前先进的技术，构建主动巡防式的 IT 监控与运维体系，能够提前预防并智能 化处理系统的各类故障，才为业务的快速发展保驾护航，满足企业对 IT 的要求 高风险 低评价 离散化 人工化 低风险 高价值 一体化 智能化 2 解决方案概述 11 11 设计思路 · 机器学习平台  基于故障告警自动执 行修复命令  周期性任务脚本执行 …  基于趋势自动运维  基于趋势扩容缩容 ……  基于历史重大事件的 自动运维  基于历史数据分析的 主动运维…… 智能化 自主化 自动化 一体化 基于告警及任务指令 基于告警及任务指令 基于技术与业务规则 基于技术与业务规则 基于机器学习模型 基于机器学习模型 根据故障告警及所配置的周期性任 务等明确的指令自动执行运维工作

、可靠性要 求。 除了稳定的产品外，强大的运维体系是保障云平台稳定性最直接、最有 效的手段。在主机核心业务逐步上云后，如何加强运维全链路监控能 力，快速定位、定界和解决问题，如何变被动运维为主动故障预防从而 大幅减少潜在故障与运维投入，如何将应用运维与平台运维进行有效协 同从而保障系统性业务高可靠高可用，如何应对平台运维安全与租户安 全带来的双重挑战等问题，成为了摆在金融运维人面前的关键挑战。 最后，服务SLA（Service Level Agreement, 服 务水平协议）的达成还需要有相匹配的管理手段与工 具，如故障模式库、演练工具等资源作为支撑，不但 要能有效跟踪度量SLA的实际效果，还需要持续、 主动发现可用性风险的机制与工具，在可用性管理的 过程中实现数据积累和能力演进。 挑战2：云平台技术栈快速增厚，如何 有效进行全链路可视监控 随着主机上云和业务云化转型的持续深入，分布式数 据库、 运维现代化三大核心能力 存贷款 支付结算 现金管理 理财管理 运行稳定 主动预防 安全可靠 应用改造上云 应用平迁上云 核心重构 资金交易 中间业务 消费信贷 2. 应用运维现代化 主机上云新基座 1. 平台运维现代化 3. 安全运维现代化 全链路可观测 面向应用运维 极简信息汇聚 云网定位定界 故障精准诊断 一键故障恢复 主动风险预防 变更风控管控 混沌工程演练 高可用SLA规划 应用高可用设计

KPI 库为核心，以阈值管理来区别设备正常或者故障，以通用标准为诉求 点的旧运维管理系统已经越来越难以适应用户管理要求。具备自动学习功能，可以完整学习各类 设备日常运行状况，根据基线数据自动运维，主动汇报设备异常，可以根据用户真实管理要求进 行定制策略智慧运维管理平台将成为用户选择的主流。 1.2. 智慧运维给用户的价值 1.2.1. 落实等级化管理 管理上划分优先级是被普遍认可的方式， 中一种。 智慧运维平台能根据历史记录自动生成基线，并可按照业务变化规律，形成以日基线、周基 线的数据对比，一旦实时数据大于基线比对点一定范围，即生成智维事件，便于分析；当出现多 次越界后，系统主动通知用户，提示运维风险。 基线方式的引入，降低了用户对于“警戒值”的识别难度，使设置符合用户业务实际的阈值成为 简单、可执行的事情；同时基线的方式，符合用户周期性业务稳定的实际情况，真正落实用户对 自动智慧运维平台的上线可带来如下运维管理效应：  透明化管理：通过对信息资源的透明化实现对信息资源的统一监控和智能管理，实现自 动化的信息资源监控和管理能力。  主动运维：即时的故障告警帮助管理人员即时了解安全和运行隐患，实现真正的事前管 理，变被动为主动。  全面降低误操作可能：运维管理和安全手段都从手动的方式转变为系统自动、安全、可 以跟踪的行为，手动的方式大量减少将极大降低误操作的可能性，极大增加信息化设施

•根据输入内容动态提示检索关键词 •通过匹配度算法，将匹配程度（相似度）比较高的结果排在前面。 •丰富的检索结果信息，一目了然 •统计检索热门词汇 知识管理——主动的知识推送 •通过知识构件的形式内嵌在ITSM系统中，根据工单条件主动推送相关知识 •在知识检索过程中，根据检索条件推送相关知识项 •在告警中提示相关知识及同类问题解决方案 工单系统 检索提示 告警诊断 对企业的各种 规 工单处理数量 按问题来源统计 引发事件的变更单统计 事件经理关单数 分析、解决率统计 按团队评审级别统计 事件原因占比分析 变更失败率统计 事件分类占比分析 按应用系统统计 有业务影响事件占比分析 监控主动发现率 报告渠道分类 退单原因分类统计 事件单明细 按影响度分析 对外服务系统可用率 常用流程报表 系统部署架构及硬件推荐 • 如果硬件条件允许，可以考虑双机热备的部署方式，保证系统稳定性； 量 的更新，不断的优化，管理水平在这个过程中不断提升 国内的套件经过多年的经验积累和沉淀，贴近用户习惯，部分功能比国外套 件强，引入国外套件要做较大调整才能适应本地化的管理需求和操作要求 ， 除非主动适应它 47 谢谢！ 48

• 子系统集成、 一体 化平台 • 分权限运维 • 跨区域监控 • 层次化管理 …… • 主动与自动化 • 数据整体融合 • 智能分析模型 • 关联数据挖掘 • 智能运维 …… •针对 10 大基地数据中心提供统一的智能化集中运维管理平台，实现“一体化管理、 集中化运维、主动化发现问题、管理流程化”，从而最终实现智能化运维的管理目 标，减少运维人员，减少维护成本。 智能化 息，从每个资产可以了解与之相连的其他资产和配置信息， 结合监控系统，通过主动的故障定位功能来更快的解决发现 的问题。 运行监控 管理 运行监控管理是对数据中心的网络、主机和存储设备进行管 理的系统，可以实时监控各级设备的运行状况和性能，并能 自动分析故障根源，上报服务管理流程。对网络主机及存储 设备的故障和性能问题提供前瞻性的智能预测分析功能，实 现主动性运维。 服务流程 管理 服务流程管理中包含了各类服务请求和日常运维的处理流程，

KPI 库为核心，以阈值管理来区别设备正常或者故障，以通用标准为诉求 点的旧运维管理系统已经越来越难以适应用户管理要求。具备自动学习功能，可以完整学习各类 设备日常运行状况，根据基线数据自动运维，主动汇报设备异常，可以根据用户真实管理要求进 行定制策略智慧运维管理平台将成为用户选择的主流。 1.2. 智慧运维给用户的价值 1.2.1.落实等级化管理 管理上划分优先级是被普遍认可的方式，优 中一种。 智慧运维平台能根据历史记录自动生成基线，并可按照业务变化规律，形成以日基线、周基 线的数据对比，一旦实时数据大于基线比对点一定范围，即生成智维事件，便于分析；当出现多 次越界后，系统主动通知用户，提示运维风险。 ⱻ12⼀82 疘ഀ ࠀ⨀⨀⨀⨀ꡒ 穦条킏ꅻٴ獞聢⽧륥䡨 基线方式的引入，降低了用户对于“警戒值”的识别难度，使设置符合用户业务实际的阈值成为 简单、可执行的事情； 自动智慧运维平台的上线可带来如下运维管理效应：  透明化管理：通过对信息资源的透明化实现对信息资源的统一监控和智能管理，实现自 动化的信息资源监控和管理能力。  主动运维：即时的故障告警帮助管理人员即时了解安全和运行隐患，实现真正的事前管 理，变被动为主动。  全面降低误操作可能：运维管理和安全手段都从手动的方式转变为系统自动、安全、可 以跟踪的行为，手动的方式大量减少将极大降低误操作的可能性，极大增加信息化设施

构建符合实际管理需求的资产配置模型，对资产配置信息进行梳理，实现资产配置的 全生命周期管理，并实现资产配置的可视化展现。  强化主动监控，构建内控体系，实现集中管理 通过部署集中监控与操作审计系统，实现网络、IT 资源、业务应用的集中监控和统一 操作，主动、及时地发现问题，解决被动救火的局面；将分散的设备管理转变为集中操作 对运维过程进行记录，对运维过程的审计和事后追踪。  规范运行流程管理，促进有序高效协作 弱环节，配置管理库是衔接技术与 管理的关键数据整合层。通过更加先进的配置管理自动发现，建立跨系统的数据管理关联 进行跨功能的运维业务整合，帮助用户实现实时管理、闭环管理、精益管理、战略管理的 主动提升，最终实现“监、管、控”一体化的运维管理平台。 3.2.1 配置库业务建模 Broadview CMDB 提供动态的、面向对象的配置模型构建功能，并内置了遵循通用标 准 DMTF 的数据模 可能会导致网络服务质量 出现明显下降的情况及故障隐患，并通过告警阀值设置、实时显示告警等，主动预警网络 隐患。网络性能监控功能具体包括以下方面： a) 具备网络设备性能、重要网络链路性能、网络协议性能监控； b) 具备性能阀值自定义功能，针对不同等级设备或链路设置不同的性能阀值； c) 支持主动预警，监测到实时性能超过阀值立刻产生告警。 3.3.1.2 系统应用监控 系统应用监控对象包含除基础网络之外的

管 理 在最短的时间内 响应、解决大事 和恢复 IT 效劳 运作，尽量降低 突发大事对业务 造成影响。实现 自动化流程，提 高 IT 支持效率 同时降低您的支 持本钱。 建立主动式的问题治理流程，避开同类大事再次发生 为什么有的大事总是重复发生？究竟背后有哪些隐患？我们只能等到故障再次发生之后 才去处理么？救火员的工作方式，我受够了。 分析大事背后隐蔽的、深层次的问题， 疑似问题 缘由分析 根本解决 检验复审 关闭 缘由不明 申请问题调查 过滤，确认为 真正问题 调查后查明 根本缘由 多任务协作 最终解决 确认类似大事 或问题不再发生 新问题 主动式 被动式 觉察隐患 对变更治理过程的严格管控，把握变更风险 明天 xx 新系统要割接了，变更准备和回滚准备是否预备好了？变更影响的部门是否通 知了？目前环境中的配置假设被更改了，是否有记录？ 运维过程中的风险，削减无序变更给客户带来的损失。 准备任务治理 任务日历治理 值班治理 - 任务排班 准备任务治理主要解决运维中准备性、周期性的维护治理工作，并供给电子化值班治理。 有利于提高主动预防和排解隐患的力气，降低故障发生，保持业务的连续性。 机房巡检是否常常遗忘？纸质的巡检记录如何进展保存和统计？巡检的记录有没有为故 障隐患觉察供给帮助？周期性的任务执行状况如何？ 学问治理有效提升组织力气

CRM 的有效性高度依赖一线 员工准确的手动数据录入。这一机械操作为本应聚焦于创收活动的核 心员工带来了沉重的负担，成为其工作中的主要耗时环节，将直接导 致员工系统使用意愿下降。当关键用户缺乏主动使用动力时，系统所 依赖的数据基础将面临严峻挑战——数据完整性、及时性与准确性难 以得到有效保障，最终将削弱系统作为决策支持工具的核心价值，使 其从业务赋能载体异化为单纯的管理负担。 二是 的技术突破为破解这一结构性矛盾提供了解决方案。通过重构 CRM 的交互范式与核心能力，AI 成为弥合传统 CRM 能力局限的关键技 术。 在交互范式层面，AI 驱动的系统正经历从“被动响应”到“主动 洞察”的根本性转变。基于自然语言处理能力的深度集成，现代 CRM 系统已能精准解析用户需求，并依托智能算法实现个性化洞察的实时 推送。通过将 AI 助手深度嵌入 CRM 业务流程，相当于为每位员工 智能驱动增长：人工智能客户关系管理系统研究报告（2025 年） 7 配置了全天候智能助理，不仅可自动化处理重复性事务，更能在关键 决策节点提供数据驱动的最优解决方案，推动 CRM 系统从被动式记 录工具升级为主动提供智能辅助的业务伙伴，显著提升人机协作效率。 当前，市场对智能化服务体验的迫切需求与 AI 技术的成熟供给形成 历史性交汇，标志着传统 CRM 向 AI 赋能的智能 CRM 转型已从长远 规