1.AIOps的两种模式
上线了运维数据平台,实施过程中与平台的产品作了不少沟通,提了一些需求,期待项目结束后能够在整个组织中建立起一个运维数据底座,除了平台能力外,形成以下四点:
AIOps不是单纯的技术或平台,是一种全新的运维工作模式,与DevOps类似,CI\CD才是工具链视角。所以,有了上面的数据底座,下一步是AIOps运维模式的落地,主要将围绕场景的落地,一种是利用算法赋能己有的运维场景,另一种是算法实现原来无法实现的运维场景。前者是一个快速见效的模式,后者是应对变化而作出的变化。
注:具体的思路,收录到《数智万物下的运维》的AIOps中。
2.组织价值
本周述职,虽然团队去年工作成效比较明显,但听了其他团队工作表现后,还是可以感受到越与公司价值、业务价值靠近的团队价值更为明显。这是一条价值传递的链路,从公司价值、业务价值、IT价值、团队价值、个人价值的传递。一方面,每个团队要往公司价值靠近,找准建设重心,并增加探索性的价值创造;一方面,每个团队要找准定位,稳住心态,做得更专业、更有节奏、更有影响力;另一方面,每个人也要与组织的价值吻合,选择相互认同价值观的组织,方能人生苦短,不负韶华。
3.工具推广
运维工具研发有几个难点:做什么工具(因为大家不想变,做工具要有一种布道的定位),如何做工具(你要结合组织的架构、流程、人的能力与见识等去设计一个能用的工具),如何推广(工具只有使用了才算胜利)。
工具推广小结了几个点:先行先试(先吃狗粮)、降低门槛(基础设施、授之以渔)、运营推广(培训、文档、宣传)、配置机制(角色、流程、协同)
注:具体的思路,收录到《数智万物下的运维》的运维研发团队建设中。
4.工具研发效率
金融企业的自研的运维研发适合围绕小工具,大工具应该采购成熟的平台,围绕小工具的研发模式的效率提升可以围绕一些点:
注:具体的思路,收录到《数智万物下的运维》的平台建设模式中。