如何写《it运维工作计划》教你5招搞定！（精选5篇）

更新日期:2025-05-02 06:57

写作核心提示：

写一篇关于IT运维工作计划的作文时，以下是一些需要注意的事项：
1. "明确目标"： - 确定作文的目的，是为了规划未来的运维工作，还是为了评估当前的运维状况。
2. "背景信息"： - 提供必要的背景信息，如公司规模、IT基础设施、运维团队构成等。
3. "详细规划"： - "年度目标"：设定具体的年度运维目标，如系统稳定性提升、故障响应时间缩短等。 - "季度目标"：将年度目标分解为季度目标，确保每季度都有可衡量的进展。 - "月度计划"：详细列出每个月的工作计划和预期成果。
4. "任务分解"： - 将运维工作细分为多个任务，每个任务都有明确的负责人和时间节点。
5. "风险评估"： - 识别可能的风险点，如硬件故障、网络安全威胁等，并制定相应的应对措施。
6. "资源分配"： - 明确所需的人力、物力和财力资源，确保计划的可行性。
7. "技术更新"： - 计划引入新技术或更新现有技术，以提高运维效率和系统性能。
8. "培训与发展"： - 规划运维团队的培训计划，提升团队成员的技能和知识水平。
9. "沟通与协作"： - 强调团队内部及与其他部门的沟通协作，确保信息畅通无阻。
10. "

IT运维服务方案V3.0【拿来即用】

本 IT 运维服务致力于构建稳固、高效且智能的信息系统生态，为客户的业务运营筑牢数字化根基。凭借前沿的主动式维护策略，运用大数据分析、智能监控等技术手段，提前洞察系统隐患，在萌芽阶段化解潜在故障。同时，搭建敏捷的快速响应通道，结合自动化运维工具与专业应急团队，将系统故障对业务的冲击降至最低，全方位提升 IT 系统的可靠性与可用性。此外，深度剖析客户业务流程，借助云计算、虚拟化等先进技术，助力客户实现 IT 资源的精准配置与高效利用，推动 IT 与业务无缝融合，协同创新发展，为客户创造更大的商业价值。

（一）硬件设备运维日常巡检：运用专业的硬件检测工具，每周对服务器、存储设备、网络设备（交换机、路由器、防火墙等）、桌面计算机、打印机等进行全面巡检。针对服务器，检查 CPU、内存、磁盘等关键部件的运行状态，监测温度、风扇转速等物理参数；对于存储设备，扫描磁盘阵列健康状况，查看数据存储性能指标；网络设备则重点检测端口状态、链路带宽利用率等。故障诊断与修复：当硬件设备出现故障时，工程师迅速运用故障诊断工具，如服务器的硬件诊断卡、网络设备的 ping 命令与 traceroute 工具等，精准定位故障点。若是服务器内存故障，及时更换适配的内存条；若为网络设备端口损坏，迅速进行端口替换或维修。硬件升级：依据客户业务发展需求与硬件设备性能瓶颈，制定科学的硬件升级方案。例如，为提升服务器运算能力，添加高性能 CPU 或扩展内存容量；针对存储需求增长，增加大容量硬盘或升级存储阵列。

（二）软件系统运维系统安装与配置：熟练安装各类操作系统（Windows、Linux 等）、数据库管理系统（Oracle、MySQL、SQL Server 等）、中间件（Tomcat、WebLogic 等）以及业务应用系统。安装 Windows Server 操作系统时，根据服务器用途进行合理的磁盘分区、用户权限设置；部署 Oracle 数据库，精准配置数据库参数，保障数据存储与读取的高效性。补丁管理：建立完善的补丁管理机制，定期从官方渠道获取操作系统、数据库、中间件及业务应用系统的安全补丁与功能更新补丁。在测试环境进行严格的补丁兼容性测试后，运用自动化部署工具，将补丁安全、快速地推送到生产环境，确保软件系统始终处于最新、最安全的状态。性能优化：借助性能监测工具，如操作系统的性能监视器、数据库的 SQL Tuning Advisor 等，对软件系统进行全方位性能监测。针对数据库性能问题，优化 SQL 查询语句、创建合理的索引；对于中间件，调整线程池、连接池等参数，提升系统并发处理能力。故障排除：当软件系统出现故障，如应用系统报错、数据库连接失败等，通过日志分析、进程监控等手段，深入排查故障原因。若为应用程序代码漏洞，及时协调开发团队进行修复；若是数据库死锁问题，运用专业工具解锁并优化数据库事务处理逻辑。

（三）网络系统运维网络架构规划与优化：结合客户业务发展战略与现有网络架构，运用网络模拟软件，设计出高可靠、高性能的网络架构方案。例如，引入 SDN（软件定义网络）技术，实现网络流量的智能调度与灵活管理；优化网络拓扑结构，减少网络延迟与单点故障。网络链路监测与维护：利用网络流量监测工具，实时监控网络链路的流量、带宽利用率、丢包率等关键指标。一旦发现链路异常，如带宽拥塞，迅速通过流量整形、负载均衡等技术手段进行优化；若链路中断，及时排查物理线路故障，进行修复或切换备用链路。网络安全防护：部署入侵检测系统（IDS）、防火墙、防病毒网关等网络安全设备，构建立体式网络安全防护体系。运用入侵检测系统实时监测网络流量，发现入侵行为立即报警并阻断；通过防火墙设置精细的访问控制策略，限制非法网络访问；定期更新防病毒网关的病毒库，防范病毒、木马等恶意软件入侵。网络故障快速定位与解决：运用网络故障诊断工具，如 ping、traceroute、网络拓扑发现工具等，快速定位网络故障点。若是网络设备配置错误，及时进行配置更正；若为网络协议故障，调整相关协议参数，恢复网络正常运行。

（四）信息安全运维安全漏洞扫描与修复：定期使用专业的安全漏洞扫描工具，如 Nessus、OpenVAS 等，对客户的信息系统进行全面扫描，涵盖网络设备、服务器、操作系统、应用系统等。针对扫描发现的安全漏洞，依据风险等级制定修复计划，及时安装安全补丁、调整系统配置，消除安全隐患。数据备份与恢复：制定完善的数据备份策略，根据数据重要性与业务需求，确定全量备份、增量备份的频率与时间。运用专业的数据备份软件，将关键数据备份至多种存储介质，如磁盘阵列、磁带库等，并定期进行异地存储。同时，定期开展数据恢复演练，确保在数据丢失或损坏时，能够迅速、准确地恢复数据，保障业务连续性。用户权限管理：建立严格的用户权限管理制度，依据用户的工作职责与业务需求，运用身份管理系统，为用户分配最小化的访问权限。定期对用户权限进行审查与更新，及时收回离职员工或岗位变动员工的不必要权限，防止权限滥用导致的信息安全风险。安全事件应急响应：制定详细的安全事件应急预案，明确安全事件的分类、应急响应流程与责任分工。当发生安全事件，如数据泄露、网络攻击等，应急响应团队迅速启动预案，进行事件调查、溯源、处置与恢复工作，将安全事件造成的损失与影响降至最低，并及时向客户通报事件处理进展与结果。

（一）团队架构项目经理：统筹整个运维项目，负责与客户沟通协调，制定项目计划与预算，监督项目进度与质量，确保项目目标的顺利实现。系统工程师：专注于操作系统、服务器系统的运维管理，保障系统稳定运行，处理系统故障与性能优化等问题。网络工程师：负责网络架构设计、网络设备配置与维护、网络故障排除，保障网络的畅通与安全。数据库工程师：承担数据库管理系统的安装、配置、优化、备份与恢复等工作，确保数据库的高效运行与数据安全。安全工程师：构建与维护信息安全防护体系，进行安全漏洞扫描、安全事件应急响应，保障客户信息资产的安全。

（二）人员资质：团队成员均持有行业权威认证，如微软认证工程师（MCSE）、思科认证网络工程师（CCNA/CCNP）、Oracle 认证数据库管理员（OCP）、注册信息安全专业人员（CISP）等。他们不仅具备扎实的理论知识，还拥有丰富的实际项目经验，平均从业年限超过 5 年，能够从容应对各类复杂的 IT 运维技术难题。

（一）服务请求受理多渠道接入：客户可通过 24 小时服务热线（）、专属服务邮箱（）、在线服务平台（）提交运维服务请求。服务热线配备专业的客服人员，确保随时接听客户来电；服务邮箱设置自动提醒功能，及时接收客户邮件；在线服务平台界面简洁，操作方便，客户可快速填写服务请求表单。信息记录与分类：接到服务请求后，服务人员详细记录客户信息、问题描述、问题出现时间、影响范围等关键信息，并依据问题类型（硬件、软件、网络、安全等）与紧急程度（紧急、重要、一般）进行初步分类与优先级判断。

（二）问题诊断与解决远程诊断：运维工程师接到服务请求后，首先尝试通过远程连接工具，如 TeamViewer、SSH 等，对客户的 IT 系统进行远程诊断。通过查看系统日志、运行状态监测工具数据等，初步判断问题原因。现场勘查（如有需要）：对于无法通过远程解决的问题，运维工程师按照响应级别要求的时间赶赴客户现场。携带专业的检测设备与工具，对硬件设备进行物理检查，对软件系统进行现场调试，深入排查问题根源。专家会诊（针对复杂问题）：对于复杂问题，项目经理迅速组织相关技术专家进行会诊。通过视频会议、现场研讨等方式，汇聚各方智慧，共同制定针对性的解决方案。在方案实施过程中，及时向客户反馈处理进度。

（三）服务交付与验证解决方案交付：问题解决后，运维工程师将详细的解决方案整理成报告，包括问题原因分析、解决步骤、后续预防措施等，交付给客户。客户验证：协助客户对解决方案进行验证，确保问题得到彻底解决。客户可通过实际操作、系统测试等方式进行验证。若客户对服务结果不满意，运维团队重新评估问题，调整解决方案，直至客户满意为止。

（四）服务记录与总结详细记录：每次服务结束后，运维团队将服务过程中的每一个环节，包括服务请求受理时间、问题诊断过程、解决方案实施步骤、问题解决时间等信息，详细记录在服务管理系统中。定期总结：每月对服务记录进行总结分析，运用数据分析工具，挖掘潜在问题与优化空间。例如，统计各类问题出现的频率与分布情况，找出频繁出现问题的设备或系统模块，制定针对性的优化改进措施，不断完善服务流程与技术知识库。

（一）远程运维实时监测：部署先进的远程监控与管理工具，如 Zabbix、Nagios 等，对客户的 IT 系统进行 7×24 小时实时监测。实时采集服务器、网络设备、应用系统等的运行状态数据，包括 CPU 使用率、内存占用率、网络流量、应用响应时间等，并通过可视化界面展示，便于运维人员及时发现潜在问题。自动化运维：运用自动化运维工具，如 Ansible、Puppet 等，实现日常运维任务的自动化执行，如软件安装、补丁部署、配置管理等。减少人工操作失误，提高运维效率，降低运维成本。

（二）现场运维紧急故障处理：对于无法通过远程解决的紧急故障，运维工程师按照响应级别要求的时间迅速赶赴客户现场。携带必要的工具与备用配件，现场进行故障排查与修复，确保在最短时间内恢复系统正常运行。定期巡检：根据客户需求，制定定期现场巡检计划，每月或每季度对客户的硬件设备进行实地检查。检查设备的物理状态，如设备外观是否损坏、风扇是否正常运转、线缆连接是否牢固等；对机房环境进行检测，包括温度、湿度、电力供应等，确保系统运行环境稳定。

（三）驻场运维定制化服务：针对对 IT 系统依赖程度较高、业务连续性要求严格的客户，提供定制化的驻场运维服务。根据客户业务特点与运维需求，安排 1 - N 名专业运维人员长期驻扎客户现场。驻场人员融入客户内部 IT 团队，随时响应客户的运维需求，提供贴身、高效的运维服务。协同办公：驻场运维人员与客户内部 IT 团队紧密协作，共同开展日常运维工作、项目实施等。定期组织技术交流与培训活动，提升客户内部 IT 人员的技术水平，促进双方团队的融合与共同发展。

（一）服务时间：提供全年无休、7×24 小时不间断的运维服务，确保客户的 IT 系统在任何时间出现问题都能得到及时响应与处理。服务团队实行轮班制度，保障服务热线、在线服务平台随时有人值守。

（二）响应级别紧急问题：15 分钟内响应客户服务请求，通过电话、短信等方式迅速与客户取得联系，了解问题详情。若需要现场处理，2 小时内运维工程师携带必要工具与设备赶赴客户现场，4 小时内解决问题或制定临时解决方案，恢复系统基本运行。例如，当客户核心业务系统瘫痪，严重影响业务正常开展时，启动紧急响应流程。重要问题：30 分钟内响应，与客户沟通问题情况。4 小时内运维工程师到达现场（如有需要），全面排查问题，8 小时内解决问题。如客户网络出现大面积中断，影响部分业务部门正常工作，按照重要问题响应级别处理。一般问题：1 小时内响应客户，通过远程指导或安排现场服务（如有需要），8 小时内到达现场，24 小时内解决问题。例如，客户个别桌面计算机出现软件故障，不影响整体业务运行，按照一般问题处理流程进行解决。

（一）服务报告制度周报：每周向客户提供运维服务周报，内容包括本周运维工作概述，如完成的巡检任务、处理的服务请求数量与类型；系统运行状况统计，如服务器、网络设备的平均使用率、故障次数；问题统计与分析，重点分析本周出现的主要问题原因与解决措施；下周运维工作计划等。月报：每月出具详细的运维服务月报，除涵盖周报内容外，增加本月运维工作亮点、客户满意度调查结果分析、系统性能优化成果展示、下月运维工作重点与建议等内容，使客户全面、深入了解 IT 运维服务情况。

（二）客户满意度调查调查方式：每月通过在线调查问卷、电话回访、面谈等多种方式开展客户满意度调查。在线调查问卷设置涵盖服务响应速度、问题解决能力、服务态度、沟通协作等多个维度的评价指标，客户可方便快捷地进行评价与反馈意见。问题整改：针对客户反馈的问题与建议，及时进行梳理与分析，制定整改措施与时间表。将整改结果及时反馈给客户，确保客户满意度持续提升。

（三）持续改进机制定期评估：每季度对运维服务流程、技术手段、团队协作等方面进行全面评估。运用数据分析工具，结合服务报告数据、客户满意度调查结果等，找出存在的问题与不足之处。优化措施：根据评估结果，引入先进的运维管理理念与技术工具，如 ITIL（信息技术基础架构库）最佳实践、人工智能运维（AIOps）技术等，对运维服务流程进行优化，提升团队技术能力与协作效率，不断提高运维服务的整体水平。

（一）费用计算方式固定费用：根据服务范围、服务方式、服务时间以及客户 IT 系统的规模与复杂程度，综合评估确定固定费用。固定费用涵盖基础运维服务，包括日常巡检、定期维护、远程监控、一般性问题处理等服务内容。例如，对于一个拥有 100 台桌面计算机、5 台服务器、中等规模网络架构的客户，若选择远程运维 + 每月一次现场巡检服务方式，经评估确定固定费用为 元 / 月。变动费用：变动费用根据实际发生的额外服务项目进行计算。如硬件升级，根据升级硬件的类型、数量、品牌等因素确定费用；紧急故障处理，按照故障处理的复杂程度、所需人力与时间等计算费用。在发生额外服务项目前，与客户充分沟通，明确费用标准与支付方式，经客户确认后实施。

（二）费用支付方式：双方协商确定合理的费用支付方式与周期，可采用月付、季付或年付等方式。对于月付方式，客户在每月 前支付上月服务费用；季付则在每季度首月 前支付本季度服务费用；年付客户在每年年初 前支付全年服务费用，确保服务费用的支付及时、准确。同时，提供正规的发票与费用明细清单，保障客户权益。

运维降本增效：从被动响应到主动预测，智能运维的三大进阶阶段

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01.引言

2025年伊始，越来越多的信息中心在审批IT运维项目时，要求提供ROI测算，说明项目建设完成后可以带来哪些成本的节约和效率的增长，并且非常审慎进行多轮评估。此外，也有更直接的IT部门，要求全年IT运维外包人员缩减20%，简单直接地用KPI牵引推动降本增效。

一时间运维降本增效成为企业IT重点关注的任务之一，无论是国央企、政府还是民营企业都在追求效率提升和成本降低，包括进一步的服务能力提升等。其必要性主要来自以下几个因素：

• 直接应对市场竞争压力带来的企业精细化运营，追求客户体验和服务质量的双重标准；
• 技术演进带来的运维组织和运维工具重构，如自动化、大模型的引入降低对运维人工的依赖；
• 运维战略转型的核心支撑，运维部门证明其对业务的核心贡献，从“成本中心”向“价值中心”转型；
• 内部运营效率的刚性需求，减少资源浪费，平衡人力成本的持续提升等。

对于运维组织来说，“降本增效”看似是一项艰巨的挑战，但“降本增效”的目的绝非单纯的“削减开支”，它更是运维组织的机遇，通过技术升级、流程创造、组织进化三位一体的方式，推动运维组织从“救火队”转型为“业务赋能者”，成为企业数字化转型的核心引擎。那么该如何抓住这次机遇？

02.运维降本与增效的思考

在运维如何降本增效这个问题前，我们需要先明确，该如何描述和评价“运维效率”。

从局部或具体任务看，效率就是运维服务中各类KPI指标，如一线关单率、服务平均响应时长、平均发布耗时等，通过指标的量化衡量某项任务或者服务效率的高低。组织可以通过技术或管理等手段优化提升，比如可以通过大模型、智能客服等技术手段提升服务响应效率，也可以通过培训赋能、考核激励等手段激励一线提升服务响应速度。KPI指标可以反馈和衡量某项任务、流程、职能的效率，但无法反馈全局运维效率情况。

从全局或组织整体视角看，运维效率是一个组织服务能力和服务价值的体现，反映的是在相同运维成本条件下，组织服务能力水平，包括服务项、服务范围、服务质量等，如下公式：

其他衡量全局效率的方式包括运维应用系统数量/运维人数、负责资源数量/运维人数、全年业务可用性等等。

通过公式可推导运维效率提升的手段包括：

• 相同运维成本条件下，增加、扩展服务能力和服务价值，如增加服务条目，扩展服务支撑用户范围、提供更高附加值服务等；
• 相同服务能力和服务价值条件下，节约运维成本，如资源成本、人力成本等。

但无论是何种办法，效率提升的前提是对运维成本和运维能力做量化，并能够与组织管理者、运维服务客户通过共同的语言建立共识，比如“钱”。

1）运维成本构成与控制分析

在明确如何衡量运维效率后，我们再来看IT运维成本的构成，然后基于成本来分析如何控制成本和提升效率。

IT运维成本由直接成本和间接成本两部分构成，运维的直接成本指IT运维的直接开销，如人员、资源、采购等成本，直接成本是IT运维为了支撑业务和组织所必需的投入，可以通过技术和管理的手段进行节约和优化。直接成本中的各项组成并不是相互独立的，如运维外采，主要是服务采购、设备采购、软件采购，其中的服务和设备采购，分别与人员成本和资源成本相关。

运维的间接成本指IT运维中投入的隐性成本，如沟通成本、停机损失等，如果管理不当可能会导致直接成本的直线上升。

对应的各项成本控制与优化，可以通过在线化、自动化、智能化和体系化的方式依次开展。

• 在线化：通过系统工具实现人员、服务、资源等成本的量化统计和在线化管理，提供运维成本数据支撑，在线化是各项运维降本增效的充要条件；
• 自动化：可以应用在各类成本控制和优化中，一方面通过自动化手段统计和分析成本；另一方面通过工具自动化，释放人力资源，全面提升运维效率；
• 智能化：利用数据和AI赋能运维，降低运维技术门槛，提升服务体验，让有限的技术资源发挥出无限的价值；
• 体系化：全局的成本控制和提效需要系统化的管理，而不能是点状的活动，针对各项成本均需要配套的工具、规范和组织角色支撑，开展体系化的降本增效。

2）人员成本控制与提效方法

人员成本是IT成本中的重要部分，根据Gartner 2023年IT运维成本报告显示：

• 传统企业：人员成本占比30%～45%（如制造业、金融行业）；
• 数字化转型企业：人员成本占比20%～30%（如云计算服务商、互联网公司）；
• 极端案例：高度自动化企业（如某AI独角兽）人员成本占比低至12%。

运维部门除了面对如此高的人员成本外，另一个难题是运维技术人才培养周期长，运维组织成“金字塔”结构，大中型企业中，基础运维人员数量占比可达40%～50%，如何驱动基础和中级运维人员，在有限的组织成本下，激活员工，发挥和创造更高的价值？

通过在线化-自动化-智能化-体系化的成本控制方法看人员成本：

• 在线化：将运维服务和操作在线化，并将服务进行结构化和数据化，如通过ITSM记录运维人员服务事务及投入工时，将服务价值和服务成本清晰呈现；
• 自动化：随着IT运维的规模快速扩张，IT运维的复杂度不断增加，企业需要通过自动化能力提升。自动化运维主要在如下场景中发挥作用；
• 智能化：通过AI、大模型等技术构建智能化运维，通过自然语言交互，提升运维效率与体验；
• 体系化：通过工具落地管理规范，通过管理加速工具推广，管理与工具赋能实现组织和人员效能提升。

（1）人员成本管理的在线化

通过在线化的手段，记录、统计、跟踪运维人员日常工作，对于一线运维人员，理论上其工作在线化率可以达到100%，即所有的服务受理、运维工作开展、变更操作等均可通过在线化手段进行。通过运维工作在线化执行和记录，进而实现服务水平的衡量和评价，在服务范围不变的情况下，可以通过优化SLA的方式提升服务效率。

同时运维组织对外提供的服务也均通过在线化开展，通过统一的服务目录规范运维组织提供的服务范围和服务价值。组织可以通过扩展服务客户范围、增加服务项等手段，提升服务价值，在运维人员成本不变的情况下，实现提效。

（2）人员成本管理的自动化

自动化运维，作为运维人员提效的最直接有效的手段，因其批量执行效率高、人工干预少无误操作、操作质量高等优势逐渐被广泛地应用于IT基础设施运维和应用运维中。

如某证券通过应用发布自动化建设，实现公司100余套应用系统、2万+主机的集中发布管控，相较于传统发布，单套系统发布效率提升3倍以上，单应用系统每周发布可节约人力投入6.2人/天。

同样，自动化运维也可用于承接外包运维服务工作，从而降低服务外采费用，如某能源操作系统运维外包小组（共6人），通过自动化运维工具实现服务器巡检、基线扫描、漏洞修复、补丁更新等运维变更自动化，全年节约人力投入3397个工时，人力成本可节约28%。

那么组织该如何建设自动化运维能力，通过OASR框架模型来看：

• Object运维对象：需要支持对海量、异构运维对象的接入；
• Activity运维活动：提供标准的、原子化、可编排的自动化能力，既可以为上层建设提供核心能力基础，又可以支持更多个性化运维场景建设；
• Scene运维场景：可以全面覆盖运维场景的自动化能力，一般包括巡检自动化、变更自动化、应急自动化、资源交付自动化、投产发布自动化、按去爱你合规自动化，相应的因企业运维成熟度以及运维场景不同，每个场景实现自动化的比例也有一定的差异，其中投产发布、资源交付、巡检的自动化比例较高，应急自动化比例较低。
• Role运维角色：可以为各类运维角色带来收益或提升。

（3）人员成本管理的智能化

运维人员效率低下，一方面是需要从事大量繁琐且重复的运维工作，另一方面是在面对复杂运维问题时，个人经验不足导致的。自动化运维有效地改善了运维工作繁琐和重复的问题。而大模型的出现为第二个难题也带来了一定的转机。

对于基础运维人员来说，一般会存在个人经验不足和专业知识匮乏的问题：

• 个人经验不足：故障处理比较依赖运维的个人经验积累，当个人经验不足时，对产生的故障无从下手；
• 专业知识少，缺少传承：运维人员经验口口相传，内容缺少，过程不规范等，难以解决问题。

通过大模型，可以改善运维人员知识有限，专业能力不足的问题，结合大模型以及私域运维知识库，可以建设专业运维助手，辅助运维人员进行专项运维工作。

运维问答助手：

运维任务引导：

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（4）人员成本管理的体系化

针对组织人员设定阶段发展目标，并在各阶段分别配套组织角色职能、管理流程和规范以及配套工具能力，实现有序发展。

3）资源成本控制与提效方法

根据Gartner 2023年及IDC 2024年报告分析，组织中资源成本占比为30%～60%，是除人力成本外的另一大成本项。

而在成本管理过程中，往往会存在以下问题：

• 对全局资源缺乏感知：对现有IT资源规模、分布等无感知，无法盘点统计、扩容采购等缺乏数据支撑；
• 对资源配给缺乏管控：资源申请审批不严谨，对于资源需求缺乏审计，导致资源被分配殆尽；
• 对资源浪费缺乏控制手段：仅做分配不做运营和审计，导致资源大量空耗，但管理员却无资源可以调配。

我们同样可以通过在线化-自动化-智能化-体系化的成本控制方法来对资源成本进行控制与优化：

• 在线化：建设CMDB，通过CMDB感知全局资源，厘清IT软硬件资源，IT资源与配置信息可视、可信、可管；
• 自动化：资源自动采集自动盘点，通过自动采集手段实现资源数据统计更新，并实现资源自动盘点，自动交付回收等功能，及时调配资源；
• 智能化：资源智能分析动态优化，通过低负载统计、僵尸业务统计等手段，发现异常资源并回收，减少资源成本浪费；
• 体系化：构建资源容量管理体系，建立容量管理，通过资源配额、资源审批等手段，控制资源消耗，同时通过资源调配、优化等手段提升资源利用率。

（1）资源成本控制的在线化

同样的，资源成本管理的基础是能够对运维资源对象有清晰的认知，通过线上化的手段厘清配置资源信息，为资源优化、成本控制提供数据支撑，而资源信息在线化最有效的载体是CMDB。CMDB的核心价值是实现IT设施 “数字镜像化”，凡是属于信息科管理的IT对象，均可在配置库中找到唯一实例数据，助力于资产盘点、资源利用率分析及规划等运维工作开展。

（2）资源成本控制的自动化

资源的自动化管理可以分为自动化采集、自动化盘点、自动化调配三部分。

• 资源自动采集：通过工具实现资源配置数据的自动发现与采集，及时更新CMDB，保障数据准确性，同时减少人工维护投入，优秀的CMDB自动采集比例可以达到95%以上；

• 资源盘点自动化：基于CMDB及监控等工具，通过报表、大屏等手段自动统计和盘点资源信息，包括资源分布、容量、维保信息等，释放人力的同时，提供更准确的决策数据支撑；

• 资源调配自动化：通过资源动态调配，合理分布和配给资源，提升资源利用率，减少浪费，降低资源扩容成本，比如虚拟化中的DRS、容器中的装箱优化等。

（3）资源成本控制的智能化

基于数据统计和分析，通过数据化和智能化的手段进行资源调整，比如通过容量趋势预测，提前预测性能瓶颈，进行主动扩容。

或通过全局算力调度，利用不同应用忙闲时间的差异，实现资源的错峰调配，有效节约资源。

即使不借助AI，通过简单的资源统计与分析，也能够主动发现资源空耗和浪费，主动优化资源，节约成本。如僵尸业务统计和低负载分析。

通过清退僵尸系统和长期低负载资源，能够非常直观地降低企业资源投入，从而降低运营成本；既能够减少不必要的维护成本，提升运营维护效率；也能够识别和清退长期较少维护，存在安全风险、漏洞高的僵尸系统，提升网络安全。

如嘉为蓝鲸在某项目中：通过CMDB主机资产梳理排查出1000+台僵尸虚机，排查agent异常主机，其中有982台确定已经关机不用；总计排查的空闲虚机资源数量已经有2000+台，预计成本节省约200万/年。

（4）资源成本控制的体系化

无论是资源配置管理还是资源容量管理，均可以形成一套管理体系。

如配置管理，需要形成配置采集、配置存储、配置管理和配置消费于一体的可消费的配置管理体系，其中：

• 纳管对象：明确纳管范围，符合实际管理需要；
• 数据来源：明确所纳管对象的数据来源，包括人工维护、自动采集以及系统集成；
• 配置管理：明确数据日常管理过程的规范及流程，针对模型/实例的增删改查；
• 配置消费：数据所支撑的消费场景，明确消费内容以及集成规范；
• 持续运营：持续提升数据质量，保证系统健康运行以及自动化程度。

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进而构建容量管理体系，实时了解全局容量情况，包括总量、使用量、可调配资源容量等，通过容量管理实现：

• 容量预警，及时感知容量异常并做优化；
• 容量合理分配，基于容量模型进行资源分配，避免浪费；
• 容量调配，通过资源调度合理利用资源，从全局视角实现节约。

同时，结合云、云管平台可以实现资源成本的体系化和精细化管理，提升资源利用率、量化资产价值，并优化资源总体成本。

针对企业用云全生命周期，从工具-流程-人员等多维度体系保障用云成本的持续优化。

4）外采成本的控制与提效方法

外采成本主要包括运维服务外采、软硬件资源外采以及运维软件外采。

运维服务外采一般包括系统运维、应用运维、桌面运维等服务外包。此类外包工作特点包括重复性高、附加值低、风险可控等，如系统巡检、补丁更新；但因外包人员成本控制，人员调整等因素，导致服务采购成本增加，但服务范围、服务能力并没有提升，难以真正的降本增效，此部分同样可以通过在线化手段进行管理，并通过自动化和智能化的手段减少外采人员数量。软硬件外采主要是资源成本，可以参考上文资源成本控制方法。

那么运维软件采购成本该如何控制？因系统异构以及场景化运维需求，需要采购运维软件，如监控、流程、自动化等，商用软件的封闭性导致难以生长，采购成本居高不下。当前企业运维工具建设正从烟囱式建设向平台化建设迈进，一体化运维因其开放、生长、自主可控等特点，有效改善运维工具重复建设，无法满足个性化扩展需求的困局。在一体化业务设计规划与建设中，建议组织充分考虑运维工具现状、管理要求与行业实践，实现运维业务一体化，技术架构平台化、运营赋能数智化。

运维软件工具体系建设建议蓝图：实现运维在线化、操作自动化、场景智能化。

但即使采用平台化建设运维工具体系，依然无法避免需要投入大量的采购成本，尤其是针对个性化场景时，标准产品软件无法满足需求，定制开发成本采购持续居高不下。建议组织构建运维开发平台如嘉为蓝鲸PaaS，培养运维开发力量，实现运维软件自主开发自主建设，进一步节约成本。采用平台化运维的优势包括：

• 沉淀共性运维能力，如采控、作业，打造运维能力中台，避免重复造轮子；
• 场景工具开发门槛低，效率高，运维人员可自主开发，运维工具建设成本降低；
• 开放可扩展，满足自主可控要求。

同时，可以借助蓝鲸社区和生态的力量，进一步分担运维软件开发成本，在蓝鲸社区中由社区成员和生态伙伴上传了大量的运维场景工具，运维人员可以快速获取并部署到本地实现能力复用，从而减少开发重复投入，降低成本。借助社区生态，运维人员能快速掌握平台运维及开发能力，降低运维开发转型难度，助力运维组织成长。

5）停机损失成本控制与优化

业务保障作为运维组织的核心价值，业务异常将导致业务损失以及服务满意度下降，这部分损失对于运维组织是不可接受的。相应地为了提升业务连续性，需要有配套的运维成本投入，如监控、发布、应急等。

对于业务连续性建设，可以参考SRE相关实践，如国内的SRE精英联盟，来自于互联网、运营商、金融等行业领军企业的 SRE 团队组织了SRE研讨社区，定期开展社区分享活动，共同探讨 SRE 在各企业的发展路径，分享各自的实战经验，并总结出了这份来自一线实战的、详实而持续更新的《SRE实践白皮书》。

SRE的主要目标是通过结合软件工程和系统运维的最佳实践，提高大规模分布式系统的可靠性、可用性、性能和效率。以下是部分 SRE 追求的核心目标：

• 可靠性： SRE 的首要目标是确保服务和系统的可靠性。这包括减少故障、提高系统的稳定性，以确保用户在任何时候都能够获得一致的高质量服务。
• 可扩展性： SRE 致力于设计和实施能够随着用户需求增长而扩展的系统。这涉及到对系统的架构和资源进行优化，以便在不降低性能的情况下，适应实际工作负载持续不断的峰谷状态变化。
• 性能： SRE 关注系统的性能，旨在确保系统能够在合理的时间内快速响应用户请求。这包括对系统瓶颈的持续监控和优化，以提高整体性能。
• 自动化： SRE 倡导自动化运维工作，以减少人为错误和提高效率。通过自动化，可以更快速地部署新功能、检测并响应故障，并合理地开展系统的升级和维护工作。
• 监控和告警： SRE 强调对系统的全面监控，以便及时发现并解决问题。通过设置有效的告警系统，可以在重大问题发生前迅速做出反应，从而减少对用户的影响。
• 故障恢复： SRE 强调迅速而有效地恢复服务，以最小化用户体验的中断。这包括制定和演练紧急情况的应急计划。

组织可以参考SRE服务领域实践开展运维体系建设，但综合考虑成本与收益，建议组织有选择性地建设，比如对不可接受的损失的配套工具必须建设，如监控、代码检查等；其他工具综合考虑ROI建设，如用户体验优化等。

6）沟通成本的控制与优化

据某大型企业调研显示，运维团队每周花费30%工时在无效沟通上，这无疑导致了人员成本的增加。

导致运维人员沟通成本增高的主要原因包括：

• 服务分散：通过电话、移动端、工单等多样化方式提交请求和报障，运维被动响应，服务水平难以量化；
• 一线运维效率低：运维人员疲于受理和处置服务请求，无暇顾及提单、事件流转等运维规范；
• 非专业工作消耗大：会议拉通、会议纪要、方案制作等非运维专业工作等消耗运维人员精力。

针对上述问题，建议组织可以采用在线化-自动化-智能化的方式进行优化和控制。

沟通在线化，打造统一服务入口，通过统一的ITSM受理、记录、评价运维服务，既规范了服务方式，又实现了运维服务的在线化，如通过蓝鲸ITSM构建企业数字化运维服务工作台。

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服务实现自动化：通过自动化与IT服务打通，实现服务受理后自动化交付，提升响应效率和用户满意度。同时对于非运维专业工作，鼓励通过工具进行提效，如豆包、Kimi，辅助知识检索、生成会议纪要、编写文档等，让运维人员聚焦专业工作。

服务交互智能化：通过大模型提升一线服务效率。

普通用户一般会向IT提出大量重复性的问题。这类问题大同小异，往往多人询问同一个问题，但是仍需一对一指导，费时费力。一些日常咨询问题，通过搜索引擎等其他方式可以解决，仍需求运维工程师解决。通过大模型、知识库等建立知识智能问答、工单智能提交、自动派单智能化能力，释放一线运维人员精力，提升用户满意度。

7）管理成本的控制与优化

管理成本指保障IT运维体系正常运转所需的非直接技术支出，包括流程管理、制度合规、培训与知识、风险管理、组织协调等。管理成本高的主要原因包括流程低效、组织协同难度大、工具碎片化、信息不集中等原因。通过人员、资源、沟通等成本和效率优化方式，能够为管理成本带来一定的优化空间，但仍可能因为信息分散、数据不集中导致决策难度增大，管理效率下降。

因此，优化管理成本的首要任务是能够将运维数据进行量化展示和统计，包括系统运行态势、运维任务状态、安全态势等等。通过数据构建运维驾驶舱，实现一图观全局。如：

（1）核心业务监测

（2）全局应用状态

（3）事件问题追踪

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除了实现运维数据可视化外，可以通过成本分摊、核算、货币化等手段，将运维成本进行可视化，通过工单、系统等手段对运维服务做成本量化，明晰成本构成，为运维预算规划提供基础，同时可以有针对性地进行成本优化和控制。

如某央企公司IT成本摊销管理，通过ITSM实现服务计价，量化服务成本，并通过报表展示成本摊销，为IT预算设计和优化提供数据支撑。首先分析IT组织成本构成，包括固定成本、服务成本、资产折旧、人员薪酬。

其次明确各项成本的数据来源，比如服务成本通过服务工单进行统计和结算，固定分摊图、人员薪资通过财务和人力系统提供数据。最后对数据进行汇总统计，形成IT部门成本明细。实现运维成本可视化、管理规则可优化、运维预算可规划的目标。

03.运维降本增效与转型实践

1）某集团公司运维价值量化实践

某集团公司，人均运维1000+服务器，人均对接和服务30+研发用户。极高的运维效率背后，是其多年运维降本增效的实践与沉淀。

当前运维团队业务覆盖研发过程可靠性、版本发布连续性、持续运营稳定性以及降本增效持久性4大类200余项服务项。目前已实现100%运维在线化、自动化运维工具积累400+、智能化场景全面普及，以及运维管理体系化建设。

（1）在线化：以ITSM为核心的人效管理

将运维组织负责的工作100%线上化，ITSM服务目录覆盖业务操作、故障应急、质量优化、成本优化、自主建设、学习探索、会议沟通、业务体验8类运维场景。同时通过ITSM与周边系统联动，实现数据统计、运维执行的自动化，提升服务效率，节约管理和沟通成本。

（2）自动化：打造工具文化，基于平台建设自动化运维工具体系

通过运维开发平台，赋能运维人员，鼓励建设运维工具，已沉淀700+运维工具，实现运维效率的极致提升；

（3）智能化：数智赋能，运维向运营升级

建设运维AI平台，降低智能运维开发门槛，实现智能运维的推广与普及。通过平台建设通用智能运维场景模板，并提供给各一线运维团队使用，一线运维通过简单的数据接入和训练即可构建属于该团队的智能运维模型。

（4）体系化，通过管理赋能组织，通过工具辅助管理

基于100%在线化的运维工作，平台可以对运维人员服务能力、工作任务进行统计，形成运维人员能力画像，人员绩效考核与管理变得有据可依。

在此基础上，开展运维货币化转型，以远低于业务自建团队的成本，保障相同的可靠性指标，同时提供业务开发团队难以扩展的服务，并获得利润。目的是使得运维组织获得无需自证的价值，满足组织长期发展需要。

• 业务（付费方）：负责与运维商定各项单价、按需采买SRE团队服务，同时每月确认SRE账单；
• 运维（收费方）：负责设置运维服务项及单价、每月核算账单发给业务并根据ROI调整SRE成本；
• 财务（核算方）：负责将SRE账单计入各业务团队成本，监管SRE价格公示，核算SRE团队ROI并联合HR调整成本。

货币化推广初年，实现运维成本节约11%。

2）某股份制银行降本增效实践

某银行业务飞速发展给运维带来了巨大的挑战，推动运维团队深化降本增效建设，其挑战包括：

• 规模膨胀带来的成本失控与效率黑洞，从最初的数千台服务器到近十万台，导致资源浪费和成本损耗；
• 业务需求提升与科技成本控制带来的剪刀差，业务需求超前、开发资源浪费、运维成本控制紧张；
• 架构冗余与资源低效带来的技术债务激增，如微服务拆分过细，资源利用率低下。

（1）在线化，打造企业服务管理平台（ESM）

通过ESM构建运营数字化转型加速器，替换100+原有运营和服务系统，服务覆盖全行用户，月服务工单数量超50万条，综合服务效率提升5倍以上，实现业务场景流程化、工单处理自动化、服务过程可视化 ，在提升服务效率的同时：

• 量化IT运营：通过量化服务过程，发现流程卡点，优化服务环节，实现服务效率提升，投诉逐年降低，并给予量化指标对运营组织和人员进行考核管理；
• 实现安全合规：服务上线100%满足合规设计，监管整改问题同比下降超30%；
• 构建一站式服务生态：以客户为中心构建跨部门协作服务体系，跨部门月度工单占比超70%，客户满意度提升90%。

（2）自动化，运维场景自动化，运维效率全面升级

典型建设场景包括：

• 资源自动伸缩：资源利用率动态匹配业务峰值，避免闲置或不足；
• 资源自动调度优化：CPU利用率从20%提升至35% 内存使用率从15%提升至30%；
• 存储自动分层：存储成本节约70%；
• 预测性扩缩容：实现关键活动零延迟响应；
• 资源自动回收：节省60%闲置虚拟机费用；
• 运维报告自动化：报告编写时间减少90%。

同时通过RPA建设自动化场景千余个，实现了超万人次操作的全职人力替代。

（3）智能化：深化AIOps与FinOps融合

通过深化AIOps与FinOps融合，利用技术优化资源预测，实现更精准的成本控制和效率提升，为运维带来显著效益。结合FinOps的财务视角，AIOps能自动分析成本趋势，识别异常支出，助力在运维层面实现精细化财务管理。

加大自动化工具投入，实现运维流程智能化，减少人工干预，进一步提升运维效率和降低成本。 持续探索AIOps与FinOps融合的新模式，推动技术创新，以适应不断变化的业务需求，保持行业领先地位。

（4）体系化：科学化成本经营

通过成本可视、资源协同、技术治理三位一体，项目实施首年直接节省新增采购成本显著降低，通过机器滤旧、混部、下线等措施实现间接节约。

• 通过成本可视和资源协同，实现成本控制和敏捷交付的平衡。在保证敏捷交付的同时，通过优化资源配置和降低成本，实现创新周期的缩短；
• 通过资源协同和技术治理，实现资源的精细管理和成本的精准控制。在资源无序增长的情况下，通过优化资源配置和降低成本，实现资源的高效利用和成本的精准控制；
• 通过技术治理，解决技术债务问题，提升系统的稳定性和性能。在满足短期需求的同时，通过优化资源配置和降低成本，实现系统的可持续发展。

04.总结

运维降本增效是运维组织持之以恒的目标，本质是通过技术杠杆与流程创新实现组织能力提升。对于运维组织来说，降本增效课题既是挑战更是机遇，通过降本增效建设可以将运维从成本消耗部门转变为业务增长引擎，支撑数字化转型。也可以助力企业构建“技术驱动型”运维团队，成为企业数字化转型的核心枢纽。

（1）技术杠杆：通过技术手段放大运维的ROI，其中

• 在线化是基础，通过统一服务入口、全流程数字化记录，实现运维成本透明化与服务质量可量化；
• 自动化是引擎，以工具替代重复性人力操作，典型案例中单应用发布效率提升3倍以上，外采服务成本节约超28%；
• 智能化是方向，借助AI与大模型技术，降低技术门槛，辅助知识传承与复杂问题处理，提升一线运维响应能力；
• 体系化是保障，通过工具、规范与组织协同形成闭环管理，确保降本增效的可持续性。

（2）多维成本优化：从显性到隐性的全面管控

• 人员成本：通过自动化工具释放基础运维人力，赋能基础运维人员聚焦高附加值任务；
• 资源成本：依托CMDB与容量管理，实现资源集约与成本优化；
• 沟通与管理成本：统一服务入口与智能化辅助工具，减少无效沟通，提升跨部门协作效率。

降本增效的目标是实现运维角色的战略升级，从“成本中心”转型为“业务增长引擎”。通过服务货币化、SRE实践与数据驱动决策，运维不仅保障业务连续性，更直接参与企业价值创造。降本增效的终极目标并非“少花钱”，而是“花对钱”。通过技术与管理的双轮驱动，运维团队将成为企业数字化转型的核心枢纽，以更低的成本创造更高的业务价值，实现从“支撑者”到“驱动者”的跨越。