《运维数据治理》是一篇关于数据管理和运维的重要性的文章。文章指出，随着数据的不断增长和复杂性的增加，运维数据治理成为企业成功的关键。作者强调了数据质量和数据安全的重要性，并提出了一些解决方案，如建立规范和流程，使用数据治理工具等。总之，这篇文章给读者带来了对运维数据治理的深入理解和启发。
《运维数据治理》读后感(篇一)
在社会经济文明告诉发展的几十年里，我们也从传统的公司业务成长演变成了以数字为依据的数字化经济时代，当然伴随而来的也就是数据的膨胀与多样化。
到今年的元宇宙，数据价值也被进一步挖掘，在当前数据爆炸的时代，如何在社会生产经营活动中有效发挥数据价值，成为时下众多企业与机构研究的新课题。而其中运维数据是其中特殊的一类企业数据，其治理与一般的数据治理不同。通过运维数据治理平台合理规划未来，从而有效帮助并支撑企业数字化转型。
像我们一般的公司企业，开始推崇智能运维，运维除了关注系统的安全性，稳定性等，也更加关注业务效率和企业效益。数据的治理至关重要，其中运维数据治理就是重中之难，《运维数据治理》从运维数据治理的概念，知识体系和底层逻辑进行了深入剖析，构建了面向运维数据特点人数据治理方法和框架。理论联系实际，从指标化到标准化，阐述了运维数据治理的各方面，全面的说明了运维数据治理的治
《运维数据治理》读后感(篇二)
2011年，也是个人转型的一年，从一名程序员转型到了一名信息安全人员、IT管理人员、CTO等角色，最后在上市公司连续担任CTO总共有8年，团队也从4个人到70个人到跨度。
也是介于职业的敏感性，从看到本书的封面开始，就拥有特别深度和熟悉的感觉，对运维的各个角度和层面都有一个接触和碰壁，但是本书《运维数据治理》却拉回来了一些理解，并且对一些曾经解决的一些问题也有一些剖析。本书中重点推荐的也是运维体系里面需要重点控制的应该是以下四个方面：
1、运维数据资产化，因之前我们大数据公司，数据本身就是一种资产，所以运维数据的资产化是核心，也是本书重点在体现的一部分。
2、数据安全：数据安全包括的是存储安全、传输安全、应用安全等等这些，特别是现在信息安全隐私法的出台，数据安全更加重要。
3、体系的构建：本书中也体现了体系是运维整体上管理的根本，完整化的体系决定了管理的好坏。
《运维数据治理》 分别从点、线、面、体四个方面去阐述运维的各种问题，对于岗接触IT并且想全部的了解IT的人员特别适用，也是进入IT管理的必备书籍之一。
《运维数据治理》读后感(篇三)
当前，越来越多的行业都在提数字化转型，各行各业都面临着数据量越来越大的问题，这也给数据运维、数据治理带来全新的挑战，传统的运维方式显得效率较低，已经不能适应于这个快速发展的数字化世界，《运维数据治理——构筑智能运维的基石》则为运维数据治理提供了全新的思路。
该书分为从理论到实践全方位地介绍了数据运维治理相关知识，体系较为全面。该书首先介绍了当前数据世界全新的发展，元宇宙等概念的提出使用数字全在全世界得到更广泛地推广，运维也应该由人力运维转向智能运维，而运维的数据治理则是数字化运维的新课题。在方法篇，作者着重介绍了元数据、指标体系、数据安全等有关概念。在实施篇，作者介绍了策划、建设和运营阶段的数据治理方法。最后作者通过案例，在实践层面对数据运维治理进行了更加深入地阐述。
这本书我印象最为深刻的一部分是对运维指标体系的梳理，在日常工作中，有时候我们感觉运维的事情多、杂主要是因为缺少一个好的框架，运维指标体系就是一个好的框架，我们可以通过降维的方式，通过少数的指标来去了解数据运维的全貌，如果发现某个维度的数据存在问题，那么我们可以再去检查细分维度。作者也提到国内关于IT指标体系的公开研究和实践成果比较少，那么这本书就进行了较为详细的阐述。
当然，运维工作需要做的很多，但随着越来越多运维数据的产生，对于数据的治理也应该提到日程上去，而这本书就是一本很好的参考，能给我们的工作提供一个新的思路。
《运维数据治理》读后感(篇四)
干过IT运维的同学，对运维工作应该都耳熟能详了。每天从早忙到晚，经常加班加点：常态巡检、安装部署、风险评估、故障处置、性能优化、安全加固、资产盘点、日志分析、安全审计等等，事情总是忙不完。但是，一到写工作汇报的时候，就抓耳挠腮，想不起自己到底干了哪些能拿得出手的工作。这可能是做运维同学的心病：工作碎片化，没有量化输出，做了非常多，领导却看不见，以致运维人员总是不受待见。运维工作重要吗？相信很多人都会说非常重要。因为一次意外的故障宕机，带来的危害就可能是灾难级的。
那么有什么办法解决运维中的这些痛点呢？看完《运维数据治理》，我发现书中已经给出了答案。这本书从运维数据治理的概念、知识体系和底层逻辑进行了深入剖析，构建了基于IT运维的面向运维数据特点的数据治理方法和框架，从指标体系构建、运维数据资产化、元数据管理、数据安全、数据质量、数据标准化等角度，系统阐述了开展运维数据治理的方法，以及运维数据治理平台应具备的关键能力，还介绍了构建运维数据平台相关的技术实现手段和方法，采集、存储、处理、计算、管理、服务、监控、消费等各方面几乎都有涉及，通过运维数据治理，构筑智能运维体系，最终达到高效平稳运维IT系统的目的。
以数据治理的思路做IT系统运维，体系化规划落地，有章法有技术有轻重，自然更有成就更有效率。难得的是，本书除了讲解理论，还分三个阶段介绍了运维数据治理的实施建议，又详细解读了三个项目案例，从概念入门到实战升华，传道授业解惑样样到位，简直不能再超值了。最后，感谢两位老师的倾囊相授！
《运维数据治理》读后感(篇五)
作为一名从事开发多年的软件工程师，平时我们在聊到“数据治理”时往往讲的是企业的业务数据治理，诸如数据挖掘、用户数据分析、用户画像等等，它说的是充分利用企业核心为企业进行合理利用，充分发挥出数据的价值所在。 而运维数据治理，则是近年来随着数据治理的兴起一起发展起来的新领域。其实也是自然而然的事情，因为运维数据也是企业的关键数据之一，也需要进行治理。但是，运维数据又和业务数据不太一样，它本身有其自身的一些固有属性，与业务数据是存在差异性的，所以，我们不能简单的把运维数据的治理以以往那种业务数据治理的模式加以简单复制和套用，需要一套独特的方法论对其进行处理。 《数据运维治理》一书恰好就是这方面的一个总结，它是国内第一本专门针对运维数据的治理的专注。它对运维数据的方方面面进行了介绍。 运维数据的核心就是元数据，本书对元数据及其CMDB描述可以说是全书的精华所在。以元数据构建起来的运维数字地图，清晰地构建起了运维数据的蓝图。以此为基础，构建起运维数据指标体系，并将其进一步标准化操作，且实施以安全的管理体系之内，以此来提高数据质量，从而实现了从运维数据到数据资产的升华。 本书最后一部分的三个案例也是其特色所在。通过在这些大型企业成功的运维数据治理案例剖析，我们得以管中窥豹，让我们在这些具体的例子中感受理论知识进入到实践中。 总之，这本书是我们学习和了解运维数据治理不可多得的一部好书，尤其是正在进行以及将要进行运维数据治理的企业，为我们点亮了一盏明灯。
《运维数据治理》读后感(篇六)
数据治理已经成为近年来比较热门的话题，很多企业也因此成立了数据资产团队专门打造企业级的数据资产管理平台。当随着一些平台的上线使用，人们也会发现一些比较棘手的问题，比如说数据可能存在的数据孤岛等问题在一定程度上会造成数据治理的质量问题。
《运维数据治理》这本书写作上思路清晰，层次感非常好，各章内容介绍得很详细。如果想要系统的了解到运维数据治理，或者加深自身在数据治理上的认识，我觉得这本书真的不可多得。但是作者并没有将重点放在一般的数据治理上，而是更加侧重于运维数据的数据治理，这也是本书的特色之处。
运维数据治理这个概念比较新，很多学者也都将运维数据治理认定为数字化运维的新课题，这本书同样也具有这样鲜明的立场。在谈论到工程化三要素数据，算法，场景的时候，我们更多的关注算法而忽略数据的重要性。类似的，在数据治理中我们往往忽略了运维数据治理这一块的内容，更多的将焦点投入到非运维数据的治理上。
统览全书，作者在介绍了运维数据的资产、运维元数据的体系、运维指标体系、运维数据的安全管理等方面之后。在案例篇幅，介绍了某股份制银行运维指标体系管理方面的实践。此篇幅也是个人最为感兴趣的部分，如今基于数据驱动的运维方法有助于银行建立数字化的运维新模式，当然了这里最为重要的又是一个指标管理体系方面的问题，包括组织内部数据管理的挑战。工作在银行金融科技部的我深有体会。
阅读完这本书，个人依据在银行中工作的经验和体会就是: xx体系的建设真的耗时费力。如果基础数据清晰明朗，那么基于这些数据进行的各种衍生的应用或许将如雨后春笋。总而言之数据治理好比现在栽树，以后将后人乘凉。
《运维数据治理》读后感(篇七)
从1997年NASA武器研究中心第一次提出“大数据”概念，到Gartner提出大数据模型，到2004年Google推出引爆大数据时代的三篇论文，再到今天广泛应用大数据、人工智能、云计算的数字时代，智能运维已经成为了国内外运维领域发展的一个方向，越来越多的公司开始建设自己的智能运维系统。
传统的人力运维，随着运维面临的软硬件数量激增、应用和架构复杂化等困难，一方面运维的复杂度不断攀升，另一方面要降低不断增加的运维成本。为了应对这些困难，Gartner提出了AIOps(智能运维)的概念，AIOps平台将大数据、机器学习和其他技术结合。通过主动、个性化和动态地洞察支持所有的主要IT运营功能。
“以数据为基础、以场景为导向、以算法为支撑”是真正形成一个工程化落地的智能运维的“三驾马车”。智能运维一定来源于非常好的数据基础，工程化算法也要根据数据和场景需求才能选择或研发合适的算法，运维数据作为智能运维的“基石”。作者从如何借鉴大数据领域数据治理的经验，反思运维数据平台的建设应该关注的问题的角度，让运维数据更好用，完善运维数字化工作空间。
本书从理论到实践全方位的系统地阐述了开展运维数据治理的方法，以及运维数据治理平台应具备的关键能力。本书最后一个部分即案例篇中，通过剖析银行、运营商、移动支付企业数据运维体系的成功建设，让读者可以在实践中体会这些运维数据治理的理论知识。
本书是我们学习和了解运维数据治理不可多得的一部好书，尤其是正在进行以及将要进行运维数据治理的企业，但随着越来越多运维数据的产生，对于数据的治理也应该提到日程上去，而这本书就是一本很好的参考，能给我们的工作提供一个新的思路。
《运维数据治理》读后感(篇八)
近年来，随着阿里将中台和数据上云的数智化概念传播开来之后，各行各业的大公司纷纷投身其中，我所在的公司也不例外，经过历时两年多的调研与开发，公司的数据和业务双中台项目终于分阶段上线了。但是，在怀着期待的心情使用过后，却发现并没有想象当中那么“好用”。究其根本原因，就在于中台系统虽然打通了数据孤岛的问题，但是由于前期没有重视数据治理这个问题，导致了数据质量不高，有数据却难以利用，使得系统对于业务能够带来的服务、创新和效率大打折扣。也让我充分意识到了数据治理的重要性，正所谓BIBO（输入的是垃圾，输出的也是垃圾）。正因有以上插曲，我便找来了目前市面上最新的讲述数据治理的书籍，也就是这本《运维数据治理》来学习。
与市面上大部分数据治理类数据侧重业务数据治理不同，本书重点在于智能运维的数据治理概念、方法、实施过程以及案例展示。数字化系统三分靠建设，七分靠运营。企业的现状是将大量的资源投入到开发条线，对于运维条线的重视程度不足，并且缺乏成熟的方法论。可以说，运维数据治理还处在发展的初级阶段，面前是一片蓝海，如果能够把握住当前的时间窗口，就能大有可为。幸运的是，本书的两位联合作者都是在这一前沿领域深耕多年的专家，并且参与了数据治理相关国标的编写工作，可以说是专家中的权威。
打开本书，首先就当前世界上的智能化数字世界发展由来以及未来趋势做了回顾与描绘，阐述了运维数据治理目前面临的机遇和挑战，这是“取势”的层次。
随后，结合目前主流的数据治理方法论，由点、线、面、体的多层次、体系化结构介绍了从数据到指标到体系到标准再到安全与质量管理的一套闭环方法论，这是“明道”的层次。
最后，通过三个阶段：策划、建设、运营，将业务数据治理这一系统工程执行落地，这是“优术”的层次。
我花了几天的时间一口气读完了全书，根本放不下来，通篇层次分明，高屋建瓴，为我打开了一扇新的大门。数据治理作为一项功在当代、利在千秋的基础性、系统性工作，在未来一定会得到更多的重视和关注，随着资源的逐步倾斜，“数智”世界也会变得更加触手可及，能够更加解放基础劳动力，提升服务、创新和效率，毕竟这才是世界发展的大势所趋和必然之路。这一切都和运维数据治理息息相关，就从这本书开始了解起来吧！
《运维数据治理》读后感(篇九)
智能运维已经成为了国内外运维领域发展的一个方向，越来越多的公司开始建设自己的智能运维系统。智能运维，实际上是使用AI技术，赋予运维更高的能力。一个典型的应用就是容量预警。如根据历史数据，对公司未来需要使用的服务器资源进行预测。传统运维道路上，对资源的监测总是后置的，往往在资源已经不足的情况下才发出通知，而此时服务因为没有足够资源运行，被迫中断。Ai加持之下的容量预警功能，是前置的。系统会通过AI时序模型，来估算未来需要的资源。系统在资源不足问题发生之前，就能够提前预知风险，从而提高了公司服务的稳定性。
那么，如何建设智能运维呢？智能运维的背后，是大数据的支撑。而充分利用大数据的能力，又少不了数据治理。因此，本书从数据治理方向，为建设智能运维提供了一条思路。
运维数据可太多了，本书把运维数据分成了五类，分别是业务产生的数据、应用系统产生的数据、平台软件产生的数据、基础设施产生的数据和IT服务管理产生的数据。这些数据产生于不同的运维阶段，来自不同的软件系统。数据格式不仅相同，有结构化数据，也有非结构化数据。一旦生产环境发生问题，运维人员在溯源时，等待他们的是漫长的链路和令人眼花缭乱的技术栈，排查问题比较困难。多源异构的数据散落在各处，各系统之间的数据不互通，也带来了一个个的数据孤岛，运维数据亟待治理。
在本书中，作者借鉴了传统数据治理的理论框架，对治理运维数据提出了独特的理解。在第五章中，作者为运维领域制定了一套完整的指标体系。指标体系把运维肩负的KPI暴露出来，作为核心指标。这样，运维的工作就可以量化了。量化了之后，一是目标明确，众人可以把指标作为工作的明灯；二是容易考核，通过指标的表现，就可以直接评价运维工作的好坏；三是可以逐级拆解，指标体系是一级一级的指标建构出来的，上一级的指标可以拆解为下一级更细粒度的指标，当指标发生波动时，就可以逐级溯源。
在第六章，作者提出了运维数据的数据标准。数据标准是为了保障数据定义和使用的一致性、准确性和完整性，而确定的一套规范性约束。基本上，各行各业都有自己的数据标准。本书中提出了针对于运维业务的数据标准，可以供其他运维团队做借鉴之用。
同时，作者不仅仅介绍了数据治理理论。在本书的案例篇中，作者用了几个章节，介绍了运维数据治理的实际应用。这些应用覆盖了几个核心的行业，如金融、通信、支付等。
经过数据治理，数据孤岛得以消除，数据标准得以执行，数据质量得到提高，数据安全获得保证。数据变得有序、可用、好用。运维团队利用这些数据，从灭火队员变身为智库人员。运维工作由问题驱动，变成价值驱动。运维策略由以往的通过经验判断，变成通过挖掘数据判断。运维评价由灭火的次数，变成为公司带来的价值。运维工作升华了，公司也能获得更多利益。这便是运维数据治理的意义，也是智能运维的必经之路。
《运维数据治理》读后感(篇十)
智能运维已经成为了国内外运维领域发展的一个方向，越来越多的公司开始建设自己的智能运维系统。智能运维，实际上是使用AI技术，赋予运维更高的能力。一个典型的应用就是容量预警。如根据历史数据，对公司未来需要使用的服务器资源进行预测。传统运维道路上，对资源的监测总是后置的，往往在资源已经不足的情况下才发出通知，而此时服务因为没有足够资源运行，被迫中断。Ai加持之下的容量预警功能，是前置的。系统会通过AI时序模型，来估算未来需要的资源。系统在资源不足问题发生之前，就能够提前预知风险，从而提高了公司服务的稳定性。
那么，如何建设智能运维呢？智能运维的背后，是大数据的支撑。而充分利用大数据的能力，又少不了数据治理。因此，本书从数据治理方向，为建设智能运维提供了一条思路。
运维数据可太多了，本书把运维数据分成了五类，分别是业务产生的数据、应用系统产生的数据、平台软件产生的数据、基础设施产生的数据和IT服务管理产生的数据。这些数据产生于不同的运维阶段，来自不同的软件系统。数据格式不仅相同，有结构化数据，也有非结构化数据。一旦生产环境发生问题，运维人员在溯源时，等待他们的是漫长的链路和令人眼花缭乱的技术栈，排查问题比较困难。多源异构的数据散落在各处，各系统之间的数据不互通，也带来了一个个的数据孤岛，运维数据亟待治理。
在本书中，作者借鉴了传统数据治理的理论框架，对治理运维数据提出了独特的理解。在第五章中，作者为运维领域制定了一套完整的指标体系。指标体系把运维肩负的KPI暴露出来，作为核心指标。这样，运维的工作就可以量化了。量化了之后，一是目标明确，众人可以把指标作为工作的明灯；二是容易考核，通过指标的表现，就可以直接评价运维工作的好坏；三是可以逐级拆解，指标体系是一级一级的指标建构出来的，上一级的指标可以拆解为下一级更细粒度的指标，当指标发生波动时，就可以逐级溯源。
在第六章，作者提出了运维数据的数据标准。数据标准是为了保障数据定义和使用的一致性、准确性和完整性，而确定的一套规范性约束。基本上，各行各业都有自己的数据标准。本书中提出了针对于运维业务的数据标准，可以供其他运维团队做借鉴之用。
同时，作者不仅仅介绍了数据治理理论。在本书的案例篇中，作者用了几个章节，介绍了运维数据治理的实际应用。这些应用覆盖了几个核心的行业，如金融、通信、支付等。
经过数据治理，数据孤岛得以消除，数据标准得以执行，数据质量得到提高，数据安全获得保证。数据变得有序、可用、好用。运维团队利用这些数据，从灭火队员变身为智库人员。运维工作由问题驱动，变成价值驱动。运维策略由以往的通过经验判断，变成通过挖掘数据判断。运维评价由灭火的次数，变成为公司带来的价值。运维工作升华了，公司也能获得更多利益。这便是运维数据治理的意义，也是智能运维的必经之路。
《运维数据治理》读后感(篇十一)
智能运维已经成为了国内外运维领域发展的一个方向，越来越多的公司开始建设自己的智能运维系统。智能运维，实际上是使用AI技术，赋予运维更高的能力。一个典型的应用就是容量预警。如根据历史数据，对公司未来需要使用的服务器资源进行预测。传统运维道路上，对资源的监测总是后置的，往往在资源已经不足的情况下才发出通知，而此时服务因为没有足够资源运行，被迫中断。Ai加持之下的容量预警功能，是前置的。系统会通过AI时序模型，来估算未来需要的资源。系统在资源不足问题发生之前，就能够提前预知风险，从而提高了公司服务的稳定性。
那么，如何建设智能运维呢？智能运维的背后，是大数据的支撑。而充分利用大数据的能力，又少不了数据治理。因此，本书从数据治理方向，为建设智能运维提供了一条思路。
运维数据可太多了，本书把运维数据分成了五类，分别是业务产生的数据、应用系统产生的数据、平台软件产生的数据、基础设施产生的数据和IT服务管理产生的数据。这些数据产生于不同的运维阶段，来自不同的软件系统。数据格式不仅相同，有结构化数据，也有非结构化数据。一旦生产环境发生问题，运维人员在溯源时，等待他们的是漫长的链路和令人眼花缭乱的技术栈，排查问题比较困难。多源异构的数据散落在各处，各系统之间的数据不互通，也带来了一个个的数据孤岛，运维数据亟待治理。
在本书中，作者借鉴了传统数据治理的理论框架，对治理运维数据提出了独特的理解。在第五章中，作者为运维领域制定了一套完整的指标体系。指标体系把运维肩负的KPI暴露出来，作为核心指标。这样，运维的工作就可以量化了。量化了之后，一是目标明确，众人可以把指标作为工作的明灯；二是容易考核，通过指标的表现，就可以直接评价运维工作的好坏；三是可以逐级拆解，指标体系是一级一级的指标建构出来的，上一级的指标可以拆解为下一级更细粒度的指标，当指标发生波动时，就可以逐级溯源。
在第六章，作者提出了运维数据的数据标准。数据标准是为了保障数据定义和使用的一致性、准确性和完整性，而确定的一套规范性约束。基本上，各行各业都有自己的数据标准。本书中提出了针对于运维业务的数据标准，可以供其他运维团队做借鉴之用。
同时，作者不仅仅介绍了数据治理理论。在本书的案例篇中，作者用了几个章节，介绍了运维数据治理的实际应用。这些应用覆盖了几个核心的行业，如金融、通信、支付等。
经过数据治理，数据孤岛得以消除，数据标准得以执行，数据质量得到提高，数据安全获得保证。数据变得有序、可用、好用。运维团队利用这些数据，从灭火队员变身为智库人员。运维工作由问题驱动，变成价值驱动。运维策略由以往的通过经验判断，变成通过挖掘数据判断。运维评价由灭火的次数，变成为公司带来的价值。运维工作升华了，公司也能获得更多利益。这便是运维数据治理的意义，也是智能运维的必经之路。
