关于运维体系建设有没有什么好点的建议？

办理 ITSS 一般来讲需要以下材料：

1、营业执照

2、组织机构代码证

3、税务登记证

4、公司介绍

5、组织架构图

6、运维服务人员名单

7、公司的项目文档资料

8、运维服务管理工具

9、日常的运维服务流程及制度

10、资质申请表

办理 ITSS 的流程大致如下：

1 确定级别开始申请。

2 建立体系并运行。

3 选择评估机构签订协议，准备相关材料并提交。

4 初步评审现场审核。

5 对于不合格项，整改机构出具评审意见。

6 评估机构向 ITSS 分会提交材料。

7 上会审查专家答辩。

运维人员的工作每天基本上都是在检查问题，枯燥但又重要， 要是你的某一个环节出现问题并没有及时发现问题，对于企业来说损失可能非常大，基本上运维人每天的工作我罗列了下，有这几种：

1、负责服务器的硬件配置、软件安装、机房上下架等技术维护工作

2、负责虚拟化技术产品物理机配置、管理和日常运行监控和维护

3、负责独立主机或虚拟应用产品的开通使用、日常维护、故障诊断和排除

4、提供独立主机或虚拟应用客户产品 *** 作和应用方面的技术支持

5、监视分管的服务器，及时发现问题，并积极解决问题

现在信息化数字时代，单靠人工去检查出现错误几率会很大，而且有的运维人还不只管理两台服务器，像我们公司的运维每人至少要管理30台服务器，这样子单靠人工运维耗费的人工成本和时间是非常大的，所以还是推荐你用运维工具吧，比如云帮手（）

1支持跨云商批量管理服务器

2兼容性强大，兼容市面基本所有的云商云主机，兼容 *** 作系统；

3 *** 作简单，可视化界面预览资源、一键修复、一键部署；

4 可以远程登录云主机FTP桌面，处理云主机上的文件；

5监控和资源还有告警功能，这个是挺好的，不用盯着看；

6系统修复功能，这个是挺实用也比较必须的；

7免费使用。总得来说功能还是挺全的，不存在需要又要另外找软件的尴尬。

你好，很高兴回答你这个问题。从运维的角度来讲，服务器的数量少并不意味着我们的运维工作就非常轻松，相反我们更应该重视此阶段的工作。

我们可以从以下几方面来开展我们的运维工作：

1应用服务器

我们可以从当前服务器中找出 至少2个节点装Vsphere虚拟化，建立一个数据中心、集群 ；如果你的服务器有多网卡和SCSI，还可以做一些更高级的应用，如vmotion、负载均衡、高可用等。当虚拟机或服务器故障，可以 实现故障自动转移，有效的避免了单节点的故障，提供服务器的容错率 。

我们可以在新建的虚拟机部署Web、API等各种应用，而且 虚拟机可以在vCenter图形化界面下统一管理 。这一般是中小公司的在服务器方面的解决方案。

当然，我们对docker比较熟悉，可以使用一套docker解决方案，这比Vsphere更能节省一部分资源。当然这个需要的技能要求也比较高，需要我们不断积累。

2数据库服务器

数据库服务器在此我们单独拿出来，是因为数据库对服务器性能、磁盘IO要求比较高，不太建议使用虚拟机，当然这需要根据业务的实际情况来做选择。 数据库我们需要通过一主一从、一主二从的方式实现高可用，来避免数据库单点问 题，我们还可以选择合适的proxy来进行读写分离、读负载均衡等。另外还要考虑数据的本地备份、异地备份，来确保数据可恢复。

3系统监控

当我们在应用服务器和数据库服务器上线一套系统后， 我们需要通过监控掌握从服务器硬件、基础状态、应用、数据库等从下到上的运行状态 ，以便我们能够对告警及时做出响应。考虑到报警的及时性，我们需要监控接入多种报警渠道，如微信、钉钉、邮件、短信等。监控的目的是发现问题、解决访问，因此我们需要踏实的做好这一步，才能为我们的业务保驾护航。

好了，其实不管服务器多少，我们都需要扎实的把基础打好，这样才能以不变应万变面对各种情形。希望我的回答能够帮到你。

题主没有详细说明具体应用系统的功能，比如是否单一的Web服务？有没有微服务、分布式、集群化扩展的潜在需求？

通常来说，建议使用云服务自动化运维。云服务已经成为IT技术的核心基础设施，充分利用云服务带来的d性和分布式优势，赋能自动化运维。

一，自动构建系统

如果需要构建应用，那么就建议配置使用CI/CD持续化集成和自动化部署，比如常用的Jenkins，配置Git代码提交时触发构建，然后自动部署。

二，日志收集处理系统

1，ELK是常见的日志收集管理系统，包括ElasticSearch, LogStash, Kibana三个服务，架构示意图如下：

2，在ELK系统中，Kibana是一个图形化展示工具，配置查询条件，运维人员随时可以搜索指定日志信息，分析处理故障。

三，服务监控

1，云监控CloudMonitor

主流云服务商都将监控功能集成到了基础架构中，以阿里云为例，云监控提供了多种配置，多维度全方位监控。

比如配置CPU使用率到达80%时，自动触发动作，增加服务器实例，同时邮件通知运维人员。

2，应用监控

以监控宝为例，配置服务地址，选择分布在不同地区和运营商的监测点。当监测点不能正常调用配置的服务地址时，将收到警告信息，可以选择邮件、短信、电话等通知方式。

四，潜在的系统扩展需求

1，是否集群化部署？需要AutoScaling自动伸缩吗？

小型化和集群化并不冲突。如果采用集群化部署，可以配置触发条件，满足时自动增加或者释放服务器资源。比如当CPU使用率达到75%或者内存占用率达到75%时，根据配置好的服务器和数量，自动触发。

2，是否使用Docker容器技术？

Docker将应用以及依赖打包到一个可移植的镜像中，可以实现虚拟化，有助于快捷高效的交付应用，结合Docker-compose资源编排，快速实现自动部署更新，不再需要常用的Jenkins构建服务器。

机器数比较小的话，你可以用云的服务器，这样可以节省好多钱。找一个专门的运维，还不如让开发自己来搞，因为机器少运维他也应付得过来。现在都在搞云计算了，把你的机器放上阿里云或者腾讯云，你自己维护好很多，包括网络贷款都很容易扩容。上面这个我说到的只是说建议你如果你已经是自己的机器了。我建议你从我下面所说的来搞。

认为的整个过程的话一般分为三个阶段，第一的话是手工阶段，什么东西都是手工搞。

第2个阶段就是脚本阶段了，本来手工搞的东西全部脚本化。

第3个阶段就是平台化了，平台化了之后，所有东西都在页面上完成系统完成，不需要人工来干预，甚至不用运维来搞。

有一些人说既然认为就是最后的一个阶段，但是这个很不成熟。所以我就不说了。

针对你这个机器数少的，你可以手工认为，或者说用脚本认为都没问题。

在合适的阶段做合适的事情就是最好的。所以我建议你手工运维或者脚本运维。

我们项目用的 wgcloud运维监控系统 ，它前身是开源项目，后来推出的商业版，也有免费版

wgcloud运行很稳定，性能很好，部署和上手容易

wgcloud支持主机各种指标监控(cpu状态/温度，内存状态，磁盘容量/IO，硬盘smart监控，系统负载，网卡流量，硬件系统信息等)，数据可视化，进程应用监控，大屏可视化，服务接口检测，DOCKER监控，自动生成网络拓扑图，端口监控，日志文件监控，web SSH（堡垒机），指令下发执行，告警信息推送（邮件钉钉微信短信等）

可以装虚拟机代替，在同一个局域网情况下

找服务商外包服务，或者网上托管也不贵收费

服务器数量比较少，比如10台服务器，基本可以不设置运维岗位了，后端开发人员 或者架构师就能搞定。

我就是那种曾经在创业的小公司待过的开发人员，开发，运维我都干了。

但是想想如何更科学更高效的运维还是很有必要的。

运维的目的

软件系统的运行时环境：即公司的业务产线，靠它创造业务价值，这个是最核心的功能诉求。

实时监控系统: 任何时候都要对当前公司的产线的压力一清二楚，有问题功能随时解决，有性能问题及时扩容或者回收资源

降低服务器成本：在业务萎缩的情况下，准确评估哪些资源可以回收，降低服务器的支出

这个是当时我认为的运维的三个主要目的。

运维方案

开发半路出家，当时采用的是shell+python+ansible+jekins+elk的方式

首先，我会及时的更新业务产线的物理架构图，根据架构图来规划服务器的资源使用。

比如多少个web服务，数据库多少，zk,kafka,redis集群怎么分布。

集群部署一般是放在多个服务器上的，这个时候ansible就派上用场了。

jekins主要用来自动发布更新程序已经做定时回收磁盘的任务。

elk主要用来做应用的日志系统和监控告警； 可以通过看板随时知道产线的请求数量和并发数量；

以上的运维方案适用于小公司。运维工程师看到了可以补充

搞个zabbix刷

数量少。如果配置好可以虚拟化。然后跑容器

作为企业数字化转型的重要手段，IT运维效率的高低会直接影响到业务的正常运转，传统运维走向智能运维，其实就是运维数字化的过程。在智能运维建设过程中，先平台还是先场景，对于很多企业用户来说一直是个难题。如果用户对自身数据情况了解非常清晰，且希望打破数据孤岛以建立统一运维数据平台，那么可以优先选择平台建设；如果用户明确知道底层平台需要的能力，寄希望于能直接带来业务价值，可以优先选择场景建设。

例如一家城市商业银行，它目前最大的问题可能只是监控效能低下，误报漏报多，我们可以先从集中告警入手，利用算法去重降噪，再查看相关告警之间的有效告警场景，筛选出最可能影响业务问题的告警。在提高告警处理效率后，再通过分析告警的源头，进一步解决监控指标静态阈值设定不准确的问题，用智能异常检测替代之，从而根本上提升监控效能。这就是场景化方式导入智能运维的方法。

智能运维建设，可以根据用户实际运维情况，同步开展，循序渐进地进行建设。擎创根据以往经验，总结出三个原则六步走的最佳实践方案，我们首先可以通过集中监控智能化改造、指标监控智能化改造和日志异常检测（弥补监控手段不足）等提升实时性数据处理能力，再通过智能故障排查（根因分析和定位）、智能知识管理（知识图谱）和故障自愈提升数据事后分析和处理能力。

对于有些公司提出的，运维成熟度不高不敢考虑智能运维？

运维成熟度度高的的企业，可以按照数据处理能力的维度，统一规划、分层实施，实现从运维数据局部集中到跨域集中，也就是先建立运维大数据平台，通过加强数据治理、优化数据质量，而后再过渡到基于算法的统计分析乃至流式实时处理，构建多样化智能运维场景，逐层实现智能运维能力建设。

但这种方式并非放之四海而皆准，对于成熟度不高的企业，迫切需要解决的是实际运维问题，而智能运维这时应该能成为解决实际问题的工具，它可以根据客户当前的运维成熟度选择具体应用场景，按照不同的路线图进行建设，这才是智能运维的应有的能力。智能运维的本质就是逐步提升对运维数据的分析处理能力。

在互联网行业，运维一直是一个被深深误解的位置，以至于很多人认为IT行业运维的技术含量很低，其实并非如此。

从本质上讲，运维其实就是你用自己的技术储备知识的岗位，保证你管理的IT服务能够正常运行。

在商业上也是一样。软件工程师的任务是通过编写代码将软件以图形化的形式提供给用户，而运维工程师的任务是使软件在计算机或系统上正常运行。但是一旦软件出现问题，大多数人想找的是软件工程师，而不是运维工程师。

就像我们盖房子一样。产品开发负责房子的规划，设计师负责房子的外观设计，开发工程师负责建造房子，运维负责打好房子的地基。而打好地基，并不意味着简单地挖个坑。里面的技术含量很高。必须彻底研究坑的大小、深度、大小、湿度等。

房子盖好后，大家只会关注房子盖好后的风格。很少有人会注意房子的地基，但是一旦房子倒塌，大家就会怀疑地基是否牢固，运维这时候就出来了。回到平底锅。

很多人片面地认为运维没有技术含量。这其实是一种错误的认识。因为运维也是分很多层次的，就看你达到了哪个阶段。基本上，现在一个运维除了掌握基本功，如果你还可以掌握云计算技术和一门编程语言（比如Python语言最适合运维人员），那你就已经是高人了级别，基本上是全栈开发运维人员。这种运维不用担心找不到工作，工资自然比其他普通运维高。

我自己在大公司和小公司都待过。我觉得主要是初级运维太多了，他们做了很多根本不能叫运维的事情。总结了以下几点：

运维必然会做基础工作，比如部署服务，上线，甚至搬机器，重装系统等等。但是运维不能只做这个，所以如何在剩余的时间内做有利于运维技术提升的事情就显得尤为重要。

举个简单的例子：当你做研发的时候，你在其中处于什么位置，你如何体现你的价值和技术能力？如果没有，你基本上是在帮助别人。

广泛的范围包括：硬件、网络、 *** 作系统、数据库、存储、开源软件；职责：部署和调试各种功能，如ldap、samba、nagios等；进一步细化的分工还包括：压力测试、性能优化、内核参数调优、系统问题跟踪等。

很多运维要在不同层次上做太多的事情，导致很多事情只是完成任务，缺乏深入研究，当然也可能缺乏深入研究场景。

其实和第一点关系比较大，因为目标本身没有足够的规划，总结性的介绍不够，技术的提升也比较有限。

举个真实的例子，我认识一个做运维7年多的人。这期间，他在几家公司干了很多事，时间也不短。通常情况下，会有相当多的积累。前段时间，我正要推荐他在内部击球时，我查看了他的简历。我有几个感受： 整个简历都是描述性词汇，没有数据支持；项目工作全是叙述性描述，充满服务搭建和问题解决，没有技术点；唯一的技术工作是一笔带过，没有方案选择和技术能力体现，技术水平无法体现；

我自己也面试过很多人，说实话，这种简历离及格还差得很远。应聘公司拿到这样的简历，怎么能快速的了解到你就是公司需要的人？

如果我们不知道运维的具体内容，我们无权评价运维的技术含量。一般来说，互联网公司的运维内容分为两个层次：

简单的说，就是部署服务、维修电脑、安装系统、安装软件、处理网络问题等等，做各种家务活，甚至弄个路由器、剪网线。

网络运维，即网络工程，必须精通各种网络协议和架构，Cisco、华为、H3C路由和交换，至少两项；

数据库运维，数据库运维应该理解为DBA，至少要精通，并且要精通数据库；

*** 作系统运维必须精通 *** 作系统，了解 *** 作系统内部工作原理，了解一些硬件知识，了解网络协议进行故障排除；

还有很多其他的事情，比如服务器运维，都需要覆盖面广，同时拥有多种技术；

运维技术差，可能只是因为公司小，如果公司规模小，大家看到的运维工作只能是表面和基础的工作，现在很多运维岗位都被云服务取代了。运维的内容是在云平台上运行软件。

事实上，有人认为在平台上 *** 作软件很简单，但实际上，如果没有计算机相关知识的积累，很难知道云平台上的功能实现。在这方面，技术含量不低。

如果公司逐渐成长为大型公司，运维的价值就会凸显。比如云资源和离线资源的管理、数据库管理、网络管理、计算资源、网络资源负载、调度处理，都需要丰富的计算机理论知识和实践经验，否则无法提供稳定、上层的可靠服务。

作为一家提供互联网服务的公司，用户能否稳定可靠地使用互联网服务，是他们生活的基础。想象一家公司每三天失败一次并且服务不可用。虽然强调了运维的存在，但大家还会相信你的产品吗？

运维功能：

首先，BAT在运维上的分工更加细化。通常，系统、数据库和应用运维是完全分离的。因此，它可能更侧重于功能，当然涉及的范围肯定会很窄。

在工作职能方面，运维主要围绕可用性、效率提升和成本控制三个主要方面，与公司和研发目标密切相关。运维所做的大部分工作都是基于这三个目标。拆卸。

在技术改进方面，主要是以项目的形式，利用对服务的理解和技术方案来解决常见问题。

技术工作：

以服务可用性为例。这不仅仅是处理警报。 *** 作时要小心。就像编写一些自动化工具一样简单。

在工作方式上：

严格按照既定计划安排工作、审查、总结。分工的实施是否有明确的规则，什么时间维度准确到季度？月？星期？天？我多久回顾一次？

结合这些方面，BAT运维的同学才有可能实现快速的技术提升。这是我所看到的。

最后说一下运维方向：

为了在运维方面有一个光明的未来，需要几个要素：

至少是已经发展起来并具有一定机器规模的业务。没有必要在这里击球，但选择适合您的。

很多人不喜欢处理问题，然后只想着做高大上的事情。我不想告诉你这个结果，但它没有接地，他们制作的东西没有使用，等等。

所以我觉得运维架构师一定是一个懂业务、熟悉业务、非常熟悉的人。我身边也遇到过这样的人。他们级别很高，通常不处理任何问题，但在关键时刻（例如出现问题时），他可以快速找到关键点并解决它们，有些细节甚至比您还要多。明白了，不得不佩服。运维一定是这样的人！

就算每天重复上线、处理故障问题、响应需求、开发维护脚本，也无所谓。关键是你有没有从你做过的问题中看到业务和运维中的痛点，并使用现有的。技术方案，处理解决！

有很多问题，并不是说解决了很多问题就是一个伟大的人。问题的关键在于如何解决问题，同时体现你的整体视角和技术能力。

举个最简单的例子，一台机器的磁盘快满了。这一定是一个特别小的问题。运维同学应该经常遇到。

如果你只检查磁盘使用情况，然后删除数据或调整删除磁盘的脚本，那是最糟糕的文件；检查磁盘使用情况，确认是单机还是批处理机有问题，为什么此时报告，确认清楚可以解决，这是一个更高的层次；我查看了磁盘占用，彻底发现了磁盘增长的原因，但发现磁盘增长是不可控的，现有的数据删除方法无法避免报警。那么有没有办法保证重要数据正常保留时磁盘不会报警呢？然后用技术方案解决，这是更高的层次。 有很多这样的例子。

你会发现运维其实就是利用你对系统、网络、硬件、规格、服务的熟悉，结合专业知识，用技术方案解决一系列研发测试无法解决或无法解决的常见问题。单独解决。并且可以形成工具、平台、框架，最终为运维部门甚至公司创造价值。这是一个很棒的 *** 作和维护。

所以还是同一句话：没有技术含量低的岗位，全看你怎么做。

随着时代的发展，我们现在使用的任何技术，很多事情都可以通过云计算解决，也有相应的产品和方案来解决，云计算也对运维产生了一定的影响。新的发展趋势由此而来。

第一个是从IOE到开源X86。其实去IOE也有一段时间了，为什么要去IOE？ 2008年，全网印象比较深刻。当时，安全已逐渐上升到国家层面。此外，中国本土环境也日新月异。国产化需求和自主研发能力越来越强。一个强大的内部基因被定位。此外，还考虑到无论是国家层面还是企业层面，各行业都希望灵活控制结构的能力。这也是这个行业本地化的需求，这也是去IOE的第二个理由。从长远来看，IOE架构和非IOE架构会长期共存，因为技术系统的升级不是一两天就能解决的，尤其是一些核心数据库、核心应用、核心系统的核心系统。当年经常部署在IOE框架下。

第二个是运维自动化和智能化。这个已经提了好几年了，从接触实践到现在大概有五六年了，现在还在提。事实上，很多行业一直在迭代优化运维的自动化和智能化。它确实可以为我们的运维带来很多优势和优势。

第三个是双态IT运维。在传统向互联网和移动转型的过程中，一方面为了保证现有业务的运营，另一方面为了适应这种新的IT技术的变化。

第四个是研发与运营的融合，即DevOps。 DevOps 在过去的两三年里已经渗透到了千家万户。其核心理念包括精益管理、敏捷等理论，通过持续交付、持续集成工具链，以及一些轻量级的IT服务管理。基于这些概念和工具，形成了从研发到运营的全流程体系。IT运维效率更高，迭代更快，反馈更快，更好地满足内部业务需求和用户需求。这也是研发运营一体化理念的价值所在。

第五个是整合云资源，提供一个更大的平台来支撑大数据、AI智能、运维等一切各行各业 这也是互联场景的一大趋势。这对运维来说既是挑战，也是机遇。为什么？因为这个行业在不断变化，技术也在不断变化，只要顺应大势而变，我们就站在时代的潮流中。

如果我们在之前的运维理念上还是保守的，不上云，不摸云，那你肯定被淘汰了，因为我十年前很难部署一个数据库，各种配置，各种调用，现在就可以直接打开一个RDS，进行优化，集群就完成了。在效率和稳定性上，分分钟达到我们传统的运维水平，这也是我们运维要面对的大势所趋。

基于此，云原生的概念在过去一两年比较流行。事实上，它是对现有云架构系统技术栈进行更深更广的整合，采用Devops、微服务、敏捷的概念，采用类似中国大陆和台湾的概念或者开放的概念来构建和重塑技术体系，更好地支持新业务的快速迭代开发，这其实和DevOps的概念有很多相似之处。

第六个是数字化。这也是近两年在中国的热门话题。事实上，它也是。我们曾经建设过各种各样的信息化，建设了很多系统和平台，但往往也搭建了很多障碍，导致我们很多信息系统不可用，业务碎片化。组织也支离破碎。数字化要解决的问题是通过底层的数据和算法构建新的服务，打通我们的业务。这就是数字化要解决的问题。

大体上讲了这么多趋势，当然也有一些，大体是一样的。以前是用硬件，现在是软件自动定义；过去用服务器，现在用云，我们现在用云，未来可能更混合。云端，云端整合；以前是技术运维，现在从事技术运维的整合；另外，同样重要的是，无论我们现在做什么，网络空间安全现在都提升到了国家层面，在企业里面也提供了企业的最高点，这个网络安全是IT的一个标准。

自动化运维

1、自动化运维就是把周期性、重复性、规律性的工作都交给工具去做，具体来说有应用系统维护自动化，巡检自动化和故障处理自动化这三个方面。自动化运维依赖于具体的智能管理平台，最终达到提升运维效率的目的。目前有锐捷网络推出的RIIL Emotion自动化运维，能够自动解决用户在IT管理中的日常运维问题。

2、自动化运维是指将IT运维中日常的、大量的重复性工作自动化，把过去的手工执行转为自动化 *** 作。自动化是IT运维工作的升华，IT运维自动化不单纯是一个维护过程，更是一个管理的提升过程，是IT运维的最高层次，也是未来的发展趋势。

扩展资料：

自动化运维能解决的问题

1、项目整体工作效率提升。

2、减少人为误 *** 作，提升SLA。

3、方便信息传递，配置类信息聚合，信息链更完整。

4、事务留痕，方便跟踪，追述。

5、运维工作更加轻松、灵动。

6、提升运维工作价值，管理更多资源，更多服务对象。

运维部就是运营维护部的简称，主要有如下几点工作：1，负责服务器的维护，保证服务器的正常工作，2，如果这个网游不是本公司自己开发的，要注意搞好和开发公司的交流，及时与开发公司做意见反馈，3，有的公司还需要运维部来做游戏更新，就是接下来游戏要推出哪些新玩法新系统新地图职业任务等等，也有的公司这一点是由开发部来做的，暂时就想到这几点了。

DMV聚焦IT架构图管理，通过ThingJS在线平台实现IT架构图的集中化管理，通过“数图联动”，全面提升IT架构图的准确性和使用价值，有效盘活存量的架构信息资产，帮助IT团队建立IT世界的数字地图，提升IT管理的认知效率。

方法/步骤

1高效的作图工具

传统的架构图维护难、变更难、查找难，更严重的是与实时运行数据严重脱节。DMV提供在线编辑器，含有整套绘图工具箱、丰富的IT组件图标集。用户可以根据图标、配置数据、标签数据等对象自由、快速地绘制视图。通过与数据紧密结合，从而实现图数结合和双向校验能力，提升了架构图的准确性和实用性。

2数据驱动的自动绘图

以往的架构图与数据信息经常出现不同步现象，架构图的信息严重滞后于真实数据，造成架构图管理难、架构图价值低。强大的架构图制作工具DMV提供数据驱动生成架构图能力，根据配置、标签、模板自动生成视图，实现架构管理可视。视图拓扑关系根据数据变化时时更新，及时提供用户最新数据拓扑架构图。

3灵活的视图组合与钻取

传统的架构图之间是分离的，逻辑架构图与物理架构图、应用架构图与网络拓扑图等难以互通，用户较难获得应用或管理场景相关的IT全景信息。DMV提供灵活的视图组合与钻取能力，运维人员既可将多张不同领域和层级的架构图组装为一个组合视图方便查看，也可通过设置CI对象与架构图的关联关系，建立图与图之间的连接，以便在IT组件的丛林中快速穿梭，更加直观、全面、高效地认知IT系统，提升故障诊断和影响分析等运维管理工作效率，更好地管理IT系统。

4团队化的协作分享

一张复杂的架构图可能需要多人参与绘制，DMV 提供了“在线协作”能力。用户可以将尚未完成的架构图发布到团队群组中，以便让其他团队成员协作丰富架构图内容。在视图绘制完成后，用户设置访问权限后将视图发布到“分享门户”，供组织内有权限的成员检索和查阅，提高架构图的实用性。

5强大的版本管理

为了解决架构图多次变更无记录可存、可查，与当前使用版本的差异问题，DMV提供了架构图的版本管理功能，通过比对历史版本能够为用户清晰呈现系统架构的演进趋势并回溯历史上某个特定版本。通过视图快照，能够记录架构图的每次变动。通过数据对比，能够分析架构图的数据差异。

6丰富的信息呈现

传统IT架构图上的信息往往仅有图标、连线和简要的文字标注等，有限且单薄。DMV能够将架构图与IT运行管理的实时数据相结合，可以在架构图中查看某个IT组件的配置、监控状态、工单、相关预案等信息，扩大了架构图的使用场景，提升了使用价值。比如在容量规划、故障分析、管理覆盖率分析等方面，架构图能够扮演更重要的角色。

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