什么是 ITOM？

IT 运营管理 (ITOM) 负责管理组织内的信息技术需求，监督 IT 基础架构和资源的供应、容量、性能和可用性，例如计算、网络和应用资源。它的职责是在 IT 资源交付过程中执行日常任务，提升质量和效率，打造积极的最终用户体验。

ITOM 是IT服务管理 (ITSM) 的一门子学科，专注于服务生命周期的运营方面。在 ITSM 模型中，ITOM 专注于最终用户通常看不到的后台服务管理。

ITOM 的职责

高效的 ITOM 可确保所有业务服务和应用均可用且正常运行，并最终确保业务持续运作。为此，ITOM 团队主要监督以下三个任务：

网络基础架构管理： ITOM 团队负责管理内部和外部业务通信所需的硬件和软件基础架构以及网络服务。这包括路由器、交换机、集线器、监控工具、软件应用、操作系统和网络服务，例如 VPN 管理和 TCP/IP 寻址。

服务台运营： 许多任务都属于这一范畴，包括事故应对、事件响应和请求履行，以及 IT 基础架构运营，如数据备份的调度和管理、用户帐户管理、系统访问和灾难恢复。

服务器和设备管理： 这包括管理多个终端，例如服务器、台式机、笔记本电脑、移动和物联网设备，并确保用户可访问存储。

对于所有这三个领域，ITOM 都建立了相应的流程，帮助 IT 部门在其整个生命周期内部署、实施和支持服务。这包括建立用于修复问题的标准实践，旨在帮助减少中断和宕机，改善用户体验。成功的 ITOM 计划的目标是改善工作流程，提高可用性，并实现最佳服务表现。

团队通常会使用一整套 ITOM 工具和软件。正如 Gartner 所指出的那样（链接位于 ibm.com 外部），该软件旨在促进 IT 资源的管理、性能和可用性，并确保优化其交付流程。

ITOM 解决方案通过以下工具提供监督和控制能力：

配置管理数据库 (CMDB)： 这个存储库帮助团队管理与 IT 环境和用于交付 IT 服务的组件相关的数据。它提供了所有 IT 资产和配置以及它们之间关系的集中视图，旨在完善资产管理和服务映射。

容器管理： 该软件用于自动创建、部署和缩放容器。它使得联网和容器编排变得更简单、更高效。
PaaS 资源： PaaS 就是平台即服务，是指提供商为硬件、软件和基础架构提供云管理，用于开发、运行和管理应用。 ITOM 工具可向团队展示正在使用哪些 PaaS 资源以及它们的性能情况。
事件管理和性能指标： 这些工具使 IT 团队可以更深入地了解事件和系统性能，提供背景信息，更快地做出响应，实现更简化的管理。
AI 能力： 较新的 ITOM 解决方案结合了人工智能，旨在改进监控，提高应用性能。这些工具结合了高级分析和 AI 能力，可以主动发现新出现的问题、诊断不同 IT 环境中的问题、正确分配事件等等。

ITSM、ITOM 和 ITOps

IT 服务管理 (ITSM) 是管理 IT 服务并向最终用户交付这些服务的方法。它创建了标准化的 IT 服务交付系统，覆盖从设计一直到支持的整个生命周期。高效的 ITSM 计划涉及收集和分析 IT 洞察，为业务决策提供信息支持。

ITOM 和 ITSM 都在ITIL框架中定义，该框架规定了 IT 服务管理的职责和活动。这些术语经常互换使用，但还是存在一些差异。 ITSM 从长远角度考虑 IT 服务生命周期，专注于组织的网络、基础架构和计算资源的战略开发；而 IT 运营管理则侧重于日常的 IT 管理活动。

IT 运营 (ITOps) 和 ITOM 经常会被混为一谈，原因很容易理解。这两者都与保持 IT 服务的正常运行密切相关，IT 运营也体现在 ITOM 的首字母缩略词中。 ITOPs 是指与 IT 服务管理相关的职责和任务，ITOM 则指用于维持企业的技术组件和计算需求的管理流程和工具。

ITOM 面临的挑战

ITOM 负责监督各种复杂而且相互依赖的技术，这些技术都需要无缝协作。常见的挑战包括：

IT 基础架构无序蔓延： 随着企业逐步过渡到云环境，包括虚拟化、物联网 (IoT) 和即服务产品在内的新技术使 IT 管理变得更加复杂。例如，《IDC 2021 年全球应用服务调研》报告表明，80% 的组织估计自己目前使用的应用数量达到 1,000 个。 ITOM 团队通常需要广泛的专业知识来管理这些复杂的环境，还需要能够快速适应不断变化的技术。
集成： 系统的复杂性使得应用和其他 IT 组件难以相互通信。企业需要数据在应用和部门之间顺畅移动，以便能够获得更深入的洞察，并提高工作效率。集成方面的挑战使 ITOM 职责变得十分复杂，例如应用性能监控、安全运营和事件管理。
可视性： 如果 IT 环境包含分布在不同数据中心和云服务中的众多原有基础架构和系统，那么就会带来可视性方面的挑战，导致难以看清全局状况。这样就很难适当地分配资源，也难以获得做出战略决策所需的数据。
可扩展性： 如果缺乏可视性，以及用于整合不同平台上的系统和应用的解决方案，那么在必须引入和维护新服务时，可能难以扩展 IT 运营。这可能会导致 IT 分裂和影子 IT，并增加 ITOM 的成本。

ITOM 和 AI

IT 团队希望创造更丰富、更强大的体验和应用。这就需要将 ITOM 工具与现有工具集成，以便从数据中挖掘更深入的洞察。组织纷纷转向 AI 驱动的自动化功能，旨在提高性能、可视性和利用率，并改善服务交付。

借助面向 IT 运营的人工智能 (AIOps)，企业可使用 AI 能力，主动解读和利用大量数据，发现与应用性能和可用性相关的重大事件和模式，并诊断根本原因。通过这些行动，AIOps 可帮助企业降低成本，提高 IT 部门的效率。根据 EMA 报告《 AI(Work)Ops 2021：AIOps 现状》，对于早期采用者来说，AIOps 已被证实是成功的，在 80% 的实施中，相较于成本，回报非常之高，至少在所有情况下都能够回本。

此外，ITOM 软件还通过人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 支持 IT 任务。 AI 和 ML 可帮助团队自动执行 ITOM 任务，实现少代码/无代码 IT 服务管理，同时提供主动事件管理能力，以预测并更快地解决问题。这些进步有助于更高效地执行 ITOM 计划，同时也减轻 IT 部门的负担。

AIOps 的这些优势可通过以下方式帮助解决 ITOM 挑战：

复杂生态系统的可视性： AIOps 可帮助团队理解纷乱的 IT 环境，无论他们是在本地、云端还是在混合云模式下运行。 AIOps 工具中的集成功能可使可观察能力实现自动化，并提供切实可行的洞察，这有利于优化性能，增强整体用户体验。
更快的决策速度： 由于 AI 提高了应用性能和功能的可视性，因此DevOps可以接近实时地从生产环境中收集故障诊断数据。即使服务分布广泛，也可以更快地解决错误。
更智能的资源分配： 随着企业持续推进数字化转型，他们需要更深入地了解资源分配和成本优化，确保实现高效的运营。使用 AI 洞察有助于确保团队以尽可能最有利的方式管理资源。
预测性问题解决：ITOM 团队通常使用各种不同的技术，管理整个 IT 环境中的问题。 AIOps 提供智能警报，以确定警报的优先级，减少误报情况。事件关联和预测性威胁检测有助于缩短 MTTD（平均检测时间）和 MTTR（平均解决时间），从而提高团队效率，使他们有更多时间来执行战略任务。