XX银行自动化运维平台（AIOps）建设方案

第一章 建设背景

（一） 运维现状

随着我行数字化转型的深入，系统架构日益复杂（微服务、容器化、分布式），传统的“人工监视+脚本运维”模式已难以为继：

1. 告警泛滥：每天数万条告警，运维人员疲于奔命，容易漏掉关键信息。
2. 排查困难：跨系统故障定位耗时久，平均MTTR（平均修复时间）超过60分钟。
3. 被动响应：往往是业务受损后才介入，缺乏预测预防能力。

（二） 建设目标

引入大数据和人工智能技术，构建 AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations） 平台，实现：

1. 故障发现快：通过异常检测算法，提前发现潜在风险。
2. 定位准：通过知识图谱和根因分析，自动定位故障源头。
3. 处置自动：通过自动化编排，实现常见故障的自愈。