优维CMDB又征服了一家国际零售巨头

easycmdb:优维科技EasyCMDB基础版 在线DEMO环境 用户名:demouser 密码:demouser 下载使用 机器最低配置要求:2C4G,硬盘20G,Centos 6.5以上及Centos 7 推荐使用安装器可视化安装 如安装环境未联网,可下载整包离线安装 功能概述 EasyCMDB是优维科技基于多年IT需求管理和项目实践,打破传统CMDB资产管理的局限,从应用视角出发,管理企业一切软硬件IT资源,提供准确信息供上层平台及周边系统场景消费的产品。 优维科技所提供的EasyOpsCMDB平台是一种敏捷、灵活、可充分自定义的CMDB平台。不同的企业可以根据所属行业的特点和自身IT系统管理的需求来自定义CMDB平台上所需要管理的资源对象和对象内的属性。通过自定义资源对象,企业不但能够针对各种硬件资产进行有效管理,而且能够对硬件上所运行的不同应用程序、以及相关的配置、权限、和访问关系等逻辑配置信息进行有效的管理。EasyOps 立即下载

这是一位资深连锁零售IT数据经理的切身体会:

每天工作有30%以上的时间

是在操作前对相关区域的数据库

业务系统的版本进行比对

因为没有相对应管理手段

所以各区域、门店版本异常混乱

最可怕的是一旦出现大面积版本相关问题

处理起来将非常困难

甚至不知从何下手

而这~

国际零售巨头-沃尔玛也正面临着与此相关的问题!

沃尔玛运维系统亟待升级!

1996年,国际零售巨头沃尔玛进入中国,在深圳开设了第一家山姆会员商店。26年后,沃尔玛已经在全国100多个城市开设了400多家门店、23家配送中心。

随着迅速发展的业务需求,沃尔玛的IT业务系统也愈加复杂。

在与优维合作之前,沃尔玛在IT运维服务管理方面正面临着诸多的痛点和挑战,比如:

| 手工 / Execl资源管理模式比较落后,缺乏自动化采集能力,缺少实时性

| 资源关系缺失,影响面无法分析

| 资源管理碎片化、山头化,缺少全面性

| 无流程驱动变更,缺少准确性

| 数据出入口不够统一,缺乏核心数据源,数据消费困难,缺少开放性

| 数据统计遗漏错误很多

| 统一配置数据库缺失

以上所存在的问题,充分说明了传统数据管理模式已经无法跟上业务发展的需求,沃尔玛急需步入运维自动化与标准化转型的正轨。

优维×沃尔玛

建立一体化标准运维平台

针对以上沃尔玛存在的问题,优维科技经过立项调研,总结出其根本原因,是其连锁零售行业的行业属性决定的,沃尔玛在全国有门店400多家,维护范围非常广泛,且都具有一定区域特征,数量分布也是成百上千,面对如此大规模的产业系统,采用传统的作业和管理模式已经不能满足快速增长的业务趋势,无法对所有IT信息资源进行统一收集、管理,且传统手工管理费时费力,还不准确。

为此,优维科技通过为沃尔玛建立CMDB统一平台和自动采集管理平台,全面纳管沃尔玛IT资源,成功助力沃尔玛实现一体化标准运维。

下面来看看,在应用CMDB项目落地之后,优维帮助沃尔玛成功实现:

  • 确立CMDB为唯一权威配置中心,以应用为中心管理IT资源信息,平台成为资源维护的唯一合法入口
  • 以面向应用对象的方式解析整个IT架构,自动化采集,支持各种资产审计
  • 建成自动采集拓扑视图,规范信息管理模式
  • 流程框架清晰梳理,形成数据闭环
  • 平台运营持续规范;数据信息深度消费场景
  • CMDB管理范围不断扩展;数据治理持续输出
  • 基础数据质量持续提升

通过此次升级,优维科技帮助沃尔玛建立一体化与标准运维平台,形成规范化、流程化IT体系,真正做到降本增效,极大推动运维自动化转型,为其业务增长带来持续动能。

深耕零售

没有比中国更好的地方

也没有比现在更好的时间

随着IT技术的不断进步

连锁零售企业也步入IT信息化快速发展的重要阶段

在面对激烈竞争的同时

连锁零售企业除了将信息技术高效运用外

也需要建立一套符合自身发展的

IT运维服务管理体系

实现管理、执行、操作等一系列的效益增收

每次交付都是优维代表作

优维将提供更加精益的IT运维解决方案

助力零售行业从传统运维向自动化、智能化转型升级

滑块逆向及流程分析 本文章中所有内容仅供学习交流使用,不用于其他任何目的,不提供完整代码,抓包内容、敏感网址、数据接口等均已做脱敏处理,严禁用于商业用途和非法用途,否则由此产生的一切后果均与作者无关! 阅读详情

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此外,通过CMDB紧密配合监控系统、架构可视化系统等系统建设,依据项目中互联网运维、系统平台室、网络管理室、安全治理室、规划架构室等多部门的实际需求,成功构建多样化消费场景,全方位提升运维管理的效能与质量,为ESS整体业务的稳定与拓展提供强劲支撑。此前,优维曾携手ESS圆满完成了CMDB的一期、二期建设,打下了坚实的数据管理生态基础,并在生产环境接受了海量数据的严酷验证,整体表现可圈可点,双方都建立了广泛的自信与相互信任。推动数据运营赋能与消费场景落地,挖掘数据价值,提升业务效能与数据驱动力。

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