一、项目背景及目标

为深入贯彻中央经济工作会议精神和《银行业保险业科技金融高质量发展实施方案》相关要求，内蒙古农商银行积极推进科技金融服务体制、产品体系和专业能力建设。面对传统运维模式中人工依赖度高、响应滞后、数据分散等问题，我行以“降本增效、风险前置、能力沉淀”为核心目标，系统推进智能化运维转型。通过加强数据治理、引入算法赋能、推动场景落地，逐步构建起覆盖“感知—分析—决策—处置”全链路的智能运维体系，实现运维模式由“人工驱动”向“数据驱动”和“智能驱动”的转变，显著提升系统稳定性与运维效率，为全行乡村振兴金融服务提供坚实可靠的科技支撑。

二、创新点

（1）多源数据整合，打通“信息孤岛”。整合业务、链路、基础资源及日志等分散于各系统的运维数据，构建完整系统调用链；当链路上某系统出现故障时，可快速定位故障节点，切实实现全行信息系统的精准运维。

（2）智能辅助决策，实现运维效率提升。借助大语言模型的强大分析与整合能力，从故障知识库检索相似案例，可初步定位故障节点、同步输出建议解决方案并生成故障分析报告，大幅缩短故障定位与解决耗时，显著提升运维效率。

（3）移动端运维，打破时间和空间限制。通过手机APP即可实时查看系统运行状态、对比历史数据，接收异常与故障告警，还能执行简单故障修复脚本。此举打破操作间运维限制，既缩短故障响应时间，也进一步强化系统运行保障。

三、项目技术方案

智能运维统一管理平台充分整合全行现有资源，围绕“数据筑基—算法赋能—场景落地”的递进式转型路径，重点针对“数据不通、模型不精、场景不深”三大核心痛点进行系统化突破。平台构建了从底层数据采集与治理、异常指标自动识别，到故障告警与根因定位的全流程自动化机制，显著降低了运维成本，提升了响应效率，有效保障了系统稳定运行与业务连续性。

1.平台架构

智能运维统一管理平台围绕数据治理与落地、异常检测、故障告警与根因定位三大核心功能板块构建，三者层层递进、紧密衔接，共同支撑智能化运维体系的有效运转。数据作为智能化运维的基础，全面反映系统运行状态，是运维成效的根本保障；异常检测模块能够及时识别系统异常，为故障排查提供关键切入点；根因定位功能则进一步明确问题源头，为运维人员提供清晰的处理方向，全面提升故障响应与处置效率。

2.数据治理与指标入库

智能运维统一管理平台通过构建统一数据基座，实现了对多源运维数据的有效整合与标准化管理。平台整合了业务数据、链路数据、日志数据以及基础资源数据，通过标准化脚本、统一日志平台对系统进行指标采集，采集周期为30秒，并借助链路追踪工具实现交易全流程的可视化。同时，通过制定数据指标规范、清理冗余数据和建立闭环管理流程，确保了数据质量与合规性。

为实现对所有系统主机的统一管理与调度，项目部署了自动化巡检平台，采用“服务端-客户端”分布式架构。服务端部署于专用巡检机，负责任务调度与数据汇总；客户端分布于各系统主机，承担指标采集任务。平台通过预设任务自动调用在巡检机部署的脚本、日志平台和链路追踪工具，实时获取系统运行指标并反馈至巡检机，形成初步数据集合。随后，系统对数据进行字段解析与格式标准化，确保与数据库结构一致，并通过自动执行SQL语句完成数据入库，实现从采集到存储的全流程自动化，为后续运维分析提供可靠数据基础。同时，通过统一管理与调度，仅需一台巡检机即可完成所有业务系统的指标收集，无需针对应用系统、基础资源等分别监测，提升了系统资源利用率。

3.异常检测

异常检测通过“孤立森林+LSTM”混合算法实现，先利用孤立森林快速识别CPU突高、磁盘IO中断、交易耗时激增等突发性离群异常，再通过LSTM分析时序数据捕捉交易响应时间攀升、内存持续超占等趋势性异常，双重校验降低误报率；同时以全行历史运维数据为基础，训练覆盖基础资源、链路性能、业务关联三大维度的核心指标模型，确保异常识别准确率达90%以上。

此前，系统指标异常后需5分钟才能收到告警短信；启用智能化运维平台后，1分钟内即可触发告警。此外，模型部署可实时监测指标波动，并提前10分钟预警；预警触发时，还能自动调取相关日志与链路数据，辅助工作人员快速排查问题。

4.根因定位

根因定位以“快速锁定故障源头、缩短处置周期”为核心，通过 “知识库支撑+大模型赋能+自动化处置”实现高效运维。运维人员基于历史故障处理经验、现有运维操作手册，搭建系统故障运维知识库；平台则调用大语言模型的强分析与归纳整合能力，结合异常检测模块自动调取的日志、链路数据，在知识库中精准检索匹配案例，初步给出可能的故障节点，同步输出建议解决方案供运维人员参考，并自动生成包含异常时间、影响范围、初步根因的故障分析报告。若知识库无同类案例，系统会自动新建事件案例并补充入库，持续丰富知识储备。

针对服务重启、网络重连等高频简单故障，平台在获取运维人员确认后，可直接执行预设修复脚本，实现故障快速自愈；在业务高峰时段，还能联动触发资源扩容等应急流程，避免故障扩大影响核心业务。

5.数据可视化

在数据可视化方面，平台通过三大看板实现运维数据的直观呈现与高效应用。实时监控看板以动态仪表盘形式，集中展示交易（交易量、平均耗时、交易成功率）与运维（主机CPU使用率、内存占用、网络连通性）两大维度核心指标，指标超出预设阈值时自动标红并弹窗提醒，同时支持按系统模块、时间区间灵活筛选数据，运维人员可一眼掌握当前系统运行状态。历史趋势看板则支持多时段（日、周、月及结息日、业务高峰等特殊时点）指标趋势查询，可自动生成历史同期数据对比曲线，比如叠加去年与今年“双11”交易峰值变化、近3次结息日的主机负载趋势，帮助快速判断当前数据是否处于正常波动区间。

故障溯源看板作为问题定位的关键工具，可与异常检测模块联动 ——点击标红的异常指标，能自动关联调取对应时段的原始日志、链路追踪轨迹及相关资源使用数据，形成“异常指标-日志详情-链路节点”的完整溯源链条。此外，平台支持多维度数据关联分析，比如将“交易成功率下降”与“某区域服务器CPU使用率突高”“对应链路响应延迟”进行数据关联，帮助运维人员快速锁定故障源头，无需逐系统排查，将传统故障定位时间从30分钟压缩到10分钟以内。

6.移动端运维与管理

开发移动端APP作为智能运维平台的延伸，可实时查看交易与运维核心指标（异常指标标红提醒），还能远程确认并触发服务重启等简单故障的修复脚本，打破运维的时间和空间限制。这一功能预计可节约三分之一的运维人力，将其投入到提升系统应急切换能力的其他工作场景中。

该APP通过aTrust应用商城部署，远程访问需接入行内专用 VPN，以隧道加密保护数据传输，叠加多因素身份认证严格管控权限，从部署到访问筑牢安全防线。方案既能保障交易指标等敏感数据的安全与私有性、符合行内规范，又能简化管理、降低跨系统操作成本，提升权限管理与集中运维效率。

四、项目过程管理

需求分析阶段：2024.10.11-2024.11.10

设计阶段：2024.11.11-2025.02.01

开发阶段：2025.02.02-2025.05.20 测试阶段：2025.05.21-2025.07.01

系统上线：2025.07.09

五、运营情况

本项目上线后，已完成总行运维中心全员培训，当前超30个业务系统已接入平台。智能化运维平台的建成对于降低运维成本、提升运维效率、缩短故障处置时间，以及保障系统稳定性与业务连续性均发挥关键作用。

智能化运维平台是我行自研系统，所有数据均存储于行内服务器。平台性能满足在线用户数≥500、并发量≥100，查询响应时间不超过30秒，故障定位时间不超过10分钟。平台自上线以来运行稳定，未出现因故障修复导致的系统不可用情况，有效保障了我行业务的正常开展。

六、项目成效

1.经济效益

自上线以来，智能化运维为我行减少30%以上运维人力投入，重要信息系统资源利用率提升25%，指标异常告警时间缩短至1分钟内、故障定位时间缩短60%以上；同时，运维数据基座可复用至乡村金融需求分析，间接带动普惠金融业务营收增长，实现降本提效双向收益。

2.社会效益

平台保障30余个业务系统7×24小时稳定运行，确保乡村金融服务不中断，乡村客户投诉量同比下降30%；其“低投入、高适配”转型路径，为经济下行期农村金融机构转型提供了可借鉴思路，未来还能助力乡村振兴关联行业稳定信息系统，夯实县域金融科技支撑。

七、经验总结

智能化运维的成功实践，为金融行业数智化转型积累了可借鉴的宝贵经验。我们积极响应国家科技金融高质量发展号召，通过科技赋能提升业务效率，构建“数据驱动科技、科技反哺经济”的新发展路径。针对我行业务发展中的痛点难点，我们将持续迭代功能、积蓄发展新动能，紧跟国家科技发展大势，推动系统向全面智能化升级，为金融行业服务全面乡村振兴注入不竭动力。