数字化转型下三级联动运维体系构建与实践研究

1 绪论

1.1 研究背景

数字经济浪潮中，各行业加速数字化转型，烟草行业也在打造新型 IT 能力。安徽烟草作为典型省级单位，积极用新技术推进多级系统融合，但技术架构革新也带来运维复杂度与新挑战。

目前运行中的分布式系统运维常遇跨层级协同慢、故障定位难等瓶颈，云原生发展也对实时监控与可观测性提更高要求。在此背景下，构建适配“云 - 边 - 端”融合架构与信创环境、满足多层级广域运维需求的体系，成为关键难题。

1.2 研究目标

本研究建省 - 市 - 县三级联动主动运维体系，破传统局限，提升自动化、智能化与协同化水平。体系整合自动工具、智能诊断能力与高效协同机制，解多级运维难题，同步开发实时可视化看板，助运维人员与管理者决策，升问题定位及响应时效。

2 理论基础与行业实践

2.1 调用链技术原理

调用链技术是分布式系统运维关键支撑，核心是追踪服务调用：以唯一 TraceID 标识请求，每经一个服务生成 Span 记录时间等关键信息，以此直观呈现请求处理过程。

OpenTelemetry 推动调用链技术标准化，提供统一 API、SDK 和导出器，支持跨语言跨平台数据采集分析，降低企业成本与门槛。企业可借其集成追踪功能，实现统一管理分析。

表 1：OpenTelemetry 框架优点

2.2 运维流程管理理论

ITIL 与 DevOps 是现代 IT 管理重要方法论，其适配性不同。ITIL 靠流程管理和服务支持，助力省级烟草规范运维。而 DevOps重敏捷、自动化与持续交付，能快速响应需求，还可借 AI、大数据应对复杂需求。

2.3 烟草行业特色需求

烟草行业 “云 - 边 - 端” 架构具企业特色：省级建私有云迁移核心业务，边缘计算在生产、物流场景实时处理数据，终端采集上传数据支撑决策。信创方面，软硬件及网络用国产产品，联合信创企业改造系统，实现国产化，提升性能与安全性。

在烟草行业所构建的三级运维体系当中，清晰的权责划分是高效运维的核心。省级统筹规划，定运维战略、调度资源，协处重大故障；市级为执行主体，依省级策略结合本地实施运维、监控反馈；县级聚焦基层响应与数据采集，处理故障、上传数据，支撑决策与业务开展。

3 三级运维流程重构设计

3.1 流程现状与问题

当前安徽烟草所实行的运维流程存在一些问题，影响了运维效率与业务稳定性。故障修复慢，信息传递欠佳，网络故障因权责不清更甚。

此外，手工派单低效易错，各层级运维系统不统一形成信息孤岛，阻碍数据共享与协同。

3.2 流程设计方案

安徽烟草省级在三级运维中居核心统筹位，负责数据汇总分析、策略制定、资源协调及重大故障处理，借助大数据分析支撑策略制定，按需调配资源，组建专项小组解重大故障，还靠调用链技术实现全链路监控与智能分析，结合大数据、AI 建预测模型，提升运维精准性与前瞻性。

市级为运维枢纽，承上启下：落实省级任务，结合本地制定计划，如系统升级前做评估、备份与测试；日常监控系统指标，排查处理故障，及时反馈结果、提交报告，为上级决策供一线数据。

县级是烟草三级运维基层关键节点，承担执行、监控、报告与协助职责。运用简易工具监控，异常先初步处理，复杂问题上报。故障时配合上级，其高效执行与反馈为体系奠基，保障基层业务稳定。

3.3 关键机制创新

安徽烟草三级运维关键机制创新为自动化工单闭环与跨层级协同 SLA 标准。工单闭环借系统实现故障处理自动化，从告警生成、自动派单到处置更新、验证收尾，规避手工弊端，还助三级协同，提升故障处理效率与成功率。

跨层级协同 SLA 标准明确三级运维要求：按故障严重程度定响应与解决时限，一级故障省 15 分钟响应、4 小时解决，二级市30 分钟响应、8 小时解决，三级县 60 分钟响应、24 小时解决，配套考核挂钩绩效，还明确操作规范，为协同提供指引约束，保障运维质量。

4 运维看板系统设计与实现

4.1 看板设计目标

运维看板系统设计贴合数字化转型需求，实时采集传输系统性能等数据，方便人员随时掌握系统状态、处理故障，实现三级视角差异化展示：省级看全景监控与服务依赖，市级看本地业务详情，县级看基层终端状态，为各层级提供针对性信息，提升运维效率与精准性。

4.2 核心功能模块

运维看板系统核心功能含全景监控视图、工单流转看板和隐患分析面板。全景监控视图借调用链拓扑图呈现服务调用；用三色热力图标识资源健康状态，为运维提供全面监控，保障业务稳定。

工单流转看板聚焦工单可视化管理，用蓝、橙、绿三色及对应图标区分待处理、处理中、已完成工单，结合 SLA 标准监控进度，临近时限醒目预警，避免延误，保障工单处理及时。

隐患分析面板借助模式聚类定位实现智能分析：前者用算法聚类历史故障数据，助定预防措施；后者凭调用链可视化标记故障节点、追溯根因。二者配合提升隐患排查能力，增强系统稳定性。

4.3 技术实现路径

技术实现路径聚焦数据整合与可视化引擎适配，支撑运维看板系统。数据整合统一接入多源监控指标，采集后清洗转换，经 ETL工具加载至数据仓库，保障数据可靠。

可视化引擎选 Echarts 与 Grafana：Echarts 提供丰富图表展示数据，Grafana 支持多数据源构建看板并告警。二者结合实现数据直观展示与交互，提升运维效率。

5 结论与展望

5.1 研究成果总结

本研究通过优化安徽烟草运维体系，取得多项成果：流程重构实现自动派单，减误省时提响应速度；运维看板系统促主动监管，助实时掌状态、控风险，升运维水平。

5.2 研究不足与展望

尽管本研究取得了显著成果，但仍存在一些不足之处。虽然引入了调用链、大数据分析等先进技术，但AI、机器学习等应用不深，流程优化受地域影响，需更灵活适配不同场景。

未来将结合 AIOps，用深度学习建立故障预测模型，进一步提升运维工作的效率和质量。后期计划将省级平台推广至全省覆盖，为安徽烟草的数字化转型和高质量发展提供更强大的支撑。

参考文献

[1]赵文银。云计算核心技术剖析 [M]. 北京：机械工业出版社，2022：150-180.

[2]ITIL 官 方 .ITIL 4 Foundation 官 方 认 证 教 材 [M].AXELOS Global Best Practice，2019：85-110.

[3] 亚马逊云科技。什么是云原生监控 _ 云原生监控有哪些优 势 [EB/OL].（2025-03-20）[2024-06-15].https：//www.amazonaws. cn/en/what-is/cloud-native-monitoring/.