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淺談監控運營量化管理指標體系建設實踐

安全 應用安全
本文中的指標體系,不是狹義的“CPU、內存使用率”等監控指標,而是站在監控體系治理的角度,對監控質量提升和運營管理優化提供可視化度量的監控運營指標。

監控系統作為“運維之眼”,其管理效能直接關乎全行業務連續性保障和科技運營安全。G行自2024年起系統性推進“監控運營量化管理指標體系”的建設,推動監控運營質量不斷提升。本文中的指標體系,不是狹義的“CPU、內存使用率”等監控指標,而是站在監控體系治理的角度,對監控質量提升和運營管理優化提供可視化度量的監控運營指標。通過建立標準化、數字化、可視化的監控運營量化指標,可以直觀展示監控體系在報警全、報警準、報警及時、報警精、監控管理能力和自主可控能力等領域的執行效果,切實解決監控管理中長期存在的“標準不清、度量不準、評估困難”等問題。

一、建設背景

監控管理作為銀行科技保障體系中的關鍵環節,承擔著發現故障、提示風險、引導決策的多重職能。但在傳統實踐中,監控工作成效往往難以量化,存在如下管理難點:

監控工作缺乏系統化衡量框架。現有指標孤立分散,未形成體系,缺乏指標之間的制衡關系與整體視角,難以全面反映監控能力。

現有指標效果有限,覆蓋與評估能力不足。部分指標雖已建立,但存在覆蓋范圍不足、結構性盲區難以識別的問題,關鍵故障可能無法及時發現。

部分維度缺失指標,導致管理盲區。如監控標準化推進缺乏度量手段,策略執行效果不清晰。

任務成果難量化,責任邊界不清晰。管理任務與工作成效缺乏明確關聯,難以通過數據體現責任歸屬與改進空間。

在此背景下,推動監控管理“量化轉型”成為管理提效的必由之路。建立指標體系不僅是信息化管理的體現,更是提升科技運營治理能力的核心抓手。它通過全面系統的指標結構,串聯各項監控工作,推動監控能力從經驗驅動走向數據驅動,從點狀管理向全流程量化治理轉型,構建指標聯動、責任明確的閉環體系。

二、總體目標與設計原則

本次監控量化管理指標體系建設主要目標如下:

建立監控運營標準:依據量化結果,識別監控體系在標準執行、流程設計、策略落地、人員協作等方面的薄弱點,推動資源合理配置與系統性優化;

評估監控系統效能:通過可觀測、可度量的方式,精準衡量監控工具、管理流程在發現故障、識別瓶頸等方面的真實能力;

提升監控管理質量:以指標為牽引,推進策略優化、流程改進和平臺建設,全面提升監控工作的有效性與規范性。

在設計階段,監控量化管理指標體系堅持“科學、規范、可執行”的原則,具體包括:

可觀測、可度量:每項指標均需具備穩定數據來源與明確計算邏輯,能夠被客觀采集和持續跟蹤,可準確反映監控管理現狀和薄弱點;

全流程覆蓋:監控種類、監控流程、監控崗位人員全覆蓋,確保體系完整閉環;

層次清晰、結構合理:體系中指標采用分級設計,兼顧宏觀評估與微觀操作,便于日常運維使用與管理評估調用;

體系制衡、聯動協同:指標之間具有關聯性與制衡性,既能單點反映問題,也能形成交叉驗證,為監控管理實現均衡發展提供正確導向;

實用可落地:可切實指導日常監控運營,確保可部署、可計算、可維護。

三、指標體系的結構設計

本次構建的監控量化指標體系,圍繞監控工作的關鍵鏈條,共設計六大類一級指標(如圖1),覆蓋30項二級指標,旨在從覆蓋廣度、告警質量、響應效率、制度規范、技術可控性等多維度評估監控體系的運行效果。部分指標間構成制衡關系,需在實際應用中動態平衡,以指導監控策略優化與資源投入。

圖 1  監控量化管理指標體系結構設計圖 1 監控量化管理指標體系結構設計

報警全:夯實覆蓋基礎,提升監控防漏能力

“報警全”作為整個指標體系的底線保障類,聚焦監控覆蓋范圍與主動發現能力,防止監控盲區和遺漏風險。目前包含監控對象覆蓋率、監控指標覆蓋率、監控標準策略覆蓋率、事件主動發現率(含巡檢+監控工具發現率)、監控工具發現率(運行類事件+監控類事件發現率)、業務影響事件發現率共6項指標。

針對以往覆蓋范圍僅停留在“是否納管”的粗粒度層面,本次體系引入三層遞進結構:監控對象覆蓋率明確是否全面納入監控,監控指標覆蓋率衡量已監對象的指標完整性,監控標準策略覆蓋率評估各指標是否配置規范策略。通過從“有”到“全”的擴展,再從“全”到“規范”的細化,逐步構建起從對象到策略的覆蓋閉環。

在事件發現能力方面,原有運行類事件發現率用于衡量監控工具對存在一定運行風險事件的主動發現能力。在此基礎上新增業務影響事件發現率,專注評估對關鍵業務已造成實際影響的高級別事件的發現情況,彌補傳統指標對關鍵風險關注度不足的短板,有助于識別監控缺口、優化資源投放,在“全面覆蓋”的同時強化“重點保障”。

報警準:提升報警準確率,增強問題識別能力

該類指標用于衡量告警觸發的真實性、合理性,確保告警信息準確可靠。目前包含監控工具報警準確率、根因定位率、監控預警率、一級報警建單占比共4項指標。

“監控工具報警準確率”評估系統本身是否能避免誤報、濫報,減少一線處理工作量;而根因定位率和預警率均從事件單中提取:根因定位率統計由根因告警直接觸發建單的事件,衡量系統對故障原因的識別能力,幫助一線快速定位問題、縮短排查路徑;監控預警率則統計在故障發生前即已被預警告知的一類事件單,評估系統提前發現趨勢性風險的能力,提供提前處置窗口,降低故障落地概率。兩個指標分別對應平均故障恢復時間(MTTR)流程中的“事前預警”和“事中定位”(如圖2),共同構成對問題識別與預警環節的閉環驗證,輔助優化報警策略、提升處理響應效率。

圖 2 指標體系與MTTR流程結合圖 2 指標體系與MTTR流程結合

報警精:控制告警噪聲,提高信息密度

隨著系統復雜度上升,大量冗余告警容易淹沒關鍵問題信息,影響故障處理效率。“報警精”類指標正是為了解決這一痛點,包括建單率、報警壓縮率、通知壓縮率、有效報警率等4項指標,用于評估報警去重和信息提煉的效果。

該類指標中,建單率體現了產生一個事件單所對應的報警數量,是對“報警全”覆蓋增加后可能帶來的信息冗余的一項制衡指標,能夠反映告警輸出的精煉程度。報警壓縮率則衡量告警在壓縮場景下去噪效果,通過相似性聚合、場景壓縮等手段減少重復報警數目,提升信噪比。這一類指標有助于提升一線運維人員的報警接收體驗,避免疲勞和遺漏,提高故障處理聚焦度。

報警及時:加快響應節奏,提升處理時效

“報警及時”類指標聚焦從故障發生到人工響應全過程的時效性,包括故障識別延遲、報警通知延遲、報警接管延遲、三級報警閱讀率等5項指標,旨在打通“快速發現—及時通知—高效接管”的響應鏈路。

故障識別延遲衡量故障發生到被識別的時間差,依據監控采集頻次及間隔來計算。不同類型的監控指標識別要求存在差異:如狀態類異常(如接口斷連)需即時告警,而性能類指標(如CPU占用)則需連續多次滿足閾值才能報警,因此識別延遲需兼顧準確與快速的雙重要求。接管延遲反映從告警首次產生到人工接管的時間差,揭示是否存在流程盲點或人員響應滯后;報警通知延遲評估從告警發生或故障恢復時通過短信、內部通訊平臺等渠道通知到人的時間差,覆蓋不同場景下的消息推送及時性。通過該類指標,輔助定位鏈路瓶頸,提升整體故障響應效率。

管理能力:衡量制度規范與運維治理水平

監控不僅僅是技術問題,也是制度規范和管理能力的體現。該類指標反映在標準制定與制度執行、工具使用、流程治理等方面的規范性與成熟度,包括標準制定率、標準化報警比、自服務比率、需求響應平均時長、審計完成率、變更合規率、上云比率等7項指標。

標準制定率用于量化監控標準的覆蓋范圍與完備程度,按數據庫、中間件、操作系統、網絡、應用等不同的對象類別,對其在狀態、飽和度、流量、時延、錯誤五個維度的指標覆蓋、策略設定、告警級別等情況進行評分,反映監控標準是否合理、全面、可執行,推動監控標準建設更加規范。標準化報警比指的是所有報警中有多少是監控標準策略下產生的報警,來衡量標準策略對報警的覆蓋程度,是評估監控標準落地與推廣效果的重要依據。而審計完成率與上云比率則體現對監管要求和技術遷移趨勢的響應能力。該類指標有助于全面審視監控系統的管理基礎與制度執行狀況,為治理閉環奠定基礎。

自主可控:支撐信創改造,保障技術獨立

監控系統需順應技術發展趨勢,逐步轉向自主可控方向。“自主可控”類指標用于衡量監控系統在核心技術組件上的自研、開源或國產化程度,目前包括自主可控組件類別比例、信創組件類別比例及其對應的實例級指標共4項。其中,自主可控組件類別比例反映監控平臺中使用自研和開源組件在全部組件中的占比,信創組件比例則衡量國產化替代進展。該類指標有助于反映平臺建設的自主能力,為后續技術選型及國產化改造提供數據支撐。

以上六大類共30項指標不僅覆蓋運維管理的各個環節,還可按權重匯總生成總分(如圖3),全面量化銀行科技監控管理能力水平。需要強調的是,體系內部分指標間存在“此消彼長”關系,是一個結構制衡、動態調優的系統工程。例如,“報警全”若過度追求覆蓋率,可能導致“報警精”“報警準”的下降。因此,指標體系堅持系統性視角,通過合理設置權重分配與標準值,在確保關鍵指標引導方向的同時,平衡整體運行效果,避免片面追求單項最優,實現從數據度量向體系治理的閉環轉化。

圖 3 監控量化管理指標體系得分雷達圖示例圖 3 監控量化管理指標體系得分雷達圖示例

四、指標體系的應用

當前,監控量化管理指標體系已在查詢展示、引導優化、分析治理等多個場景落地應用:

實現在線查詢與可視化展示:各類監控指標及其得分情況已支持在監控平臺中實時查詢,用戶可查看各項指標的數值、明細及得分情況。例如,在監控標準策略覆蓋率的界面中,不僅展示整體覆蓋率和總分行覆蓋率,還按應用系統、組織機構、監控工具等維度細化展示子指標明細,便于用戶從不同視角進行分析與對比。

引導指標優化與整改落地:監控指標不僅用于評價,更已成為推動監控工作的抓手。以監控對象覆蓋率為例,通過監控管理平臺的監控評價功能識別缺失策略項,配合缺失監控增補流程,按周期生成未達明細并發起整改,持續跟蹤完成情況。通過這一機制,網絡、操作系統、數據庫、中間件等業務大類的覆蓋率已接近100%。又如標準制定率,在引入開源、信創產品過程中,從時延、狀態、飽和度、流量、告警級別等多個維度,評估監控標準在相關產品上的覆蓋完整性,推動監控標準配置更加完善、覆蓋更加全面。

融入報表分析與治理閉環:關鍵指標趨勢與對比數據已納入監控月報、季報中,輔助運維管理人員掌握整體運行態勢。同時,各關鍵指標均明確責任人,結合日常跟蹤與問題整改,形成“需求分析-指標設計-數據生成-分析反饋-持續優化”的閉環治理路徑(如圖4),推動從經驗驅動向數據驅動轉型。

圖 4 閉環路徑圖 4 閉環路徑

結語

G行已初步建立起覆蓋監控重點維度的量化管理指標體系,作為運維治理工作的管理工具與改進抓手。在體系建設過程中,始終堅持以“量化”實現標準統一、責任明確,以“閉環”驅動持續優化、成果沉淀。通過報警全、報警準、報警精、報警及時、管理能力、自主可控等方面的系統設計,使該體系初步具備支撐評估與輔助決策的能力,正在成為貫穿策略制定、治理執行、成效評估全過程的管理引擎。

未來,我行將繼續秉持系統思維,深化監控指標閉環機制建設,推動監控管理工作從經驗導向邁向數據驅動,進一步從運維支撐延伸至治理協同,持續增強服務與管理并重的體系能力。

作者:孫超

科技運維崗位新人,熱愛羽毛球、籃球和健身,目前負責監控量化管理指標體系相關建設與運維工作,仍在不斷學習中。

責任編輯:武曉燕 來源: 匠心獨運維妙維效
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