浅谈监控运营量化管理指标体系建设实践

监控系统作为“运维之眼” ，浅谈其管理效能直接关乎全行业务连续性保障和科技运营安全。监控建设G行自2024年起系统性推进“监控运营量化管理指标体系”的运营建设，推动监控运营质量不断提升 。量化本文中的管理指标体系，不是指标狭义的“CPU、内存使用率”等监控指标，体系而是实践站在监控体系治理的角度，对监控质量提升和运营管理优化提供可视化度量的浅谈监控运营指标 。通过建立标准化、建站模板监控建设数字化  、运营可视化的量化监控运营量化指标，可以直观展示监控体系在报警全 、管理报警准、指标报警及时、体系报警精、监控管理能力和自主可控能力等领域的执行效果
，切实解决监控管理中长期存在的“标准不清、度量不准、评估困难”等问题。

一、建设背景

监控管理作为银行科技保障体系中的关键环节 ，源码下载承担着发现故障、提示风险 、引导决策的多重职能。但在传统实践中 ，监控工作成效往往难以量化，存在如下管理难点 ：

监控工作缺乏系统化衡量框架。现有指标孤立分散，未形成体系
，缺乏指标之间的制衡关系与整体视角，难以全面反映监控能力。

现有指标效果有限，覆盖与评估能力不足。部分指标虽已建立，但存在覆盖范围不足、香港云服务器结构性盲区难以识别的问题
，关键故障可能无法及时发现
 。

部分维度缺失指标 ，导致管理盲区。如监控标准化推进缺乏度量手段 ，策略执行效果不清晰。

任务成果难量化 ，责任边界不清晰。管理任务与工作成效缺乏明确关联，难以通过数据体现责任归属与改进空间
。

在此背景下，推动监控管理“量化转型”成为管理提效的必由之路
。建立指标体系不仅是信息化管理的云计算体现  ，更是提升科技运营治理能力的核心抓手。它通过全面系统的指标结构
，串联各项监控工作 ，推动监控能力从经验驱动走向数据驱动，从点状管理向全流程量化治理转型
，构建指标联动、责任明确的闭环体系。

二 、总体目标与设计原则

本次监控量化管理指标体系建设主要目标如下 ：

建立监控运营标准 ：依据量化结果 ，识别监控体系在标准执行 、流程设计、源码库策略落地
、人员协作等方面的薄弱点 ，推动资源合理配置与系统性优化；

评估监控系统效能：通过可观测、可度量的方式 ，精准衡量监控工具、管理流程在发现故障、识别瓶颈等方面的真实能力；

提升监控管理质量：以指标为牵引，推进策略优化 、流程改进和平台建设 ，全面提升监控工作的有效性与规范性。

在设计阶段 ，监控量化管理指标体系坚持“科学 、免费模板规范
、可执行”的原则 ，具体包括：

可观测、可度量：每项指标均需具备稳定数据来源与明确计算逻辑，能够被客观采集和持续跟踪，可准确反映监控管理现状和薄弱点；

全流程覆盖：监控种类、监控流程 、监控岗位人员全覆盖，确保体系完整闭环；

层次清晰 、结构合理 ：体系中指标采用分级设计 ，兼顾宏观评估与微观操作，便于日常运维使用与管理评估调用；

体系制衡 、联动协同：指标之间具有关联性与制衡性 ，既能单点反映问题，也能形成交叉验证 ，为监控管理实现均衡发展提供正确导向；

实用可落地：可切实指导日常监控运营，确保可部署、可计算、可维护。

三 、指标体系的结构设计

本次构建的监控量化指标体系 ，围绕监控工作的关键链条，共设计六大类一级指标（如图1） ，覆盖30项二级指标，旨在从覆盖广度  、告警质量 
、响应效率  、制度规范、技术可控性等多维度评估监控体系的运行效果。部分指标间构成制衡关系，需在实际应用中动态平衡  ，以指导监控策略优化与资源投入
。

图 1 监控量化管理指标体系结构设计

报警全 ：夯实覆盖基础 ，提升监控防漏能力

“报警全”作为整个指标体系的底线保障类，聚焦监控覆盖范围与主动发现能力，防止监控盲区和遗漏风险 。目前包含监控对象覆盖率、监控指标覆盖率 、监控标准策略覆盖率、事件主动发现率（含巡检+监控工具发现率）
、监控工具发现率（运行类事件+监控类事件发现率）、业务影响事件发现率共6项指标。

针对以往覆盖范围仅停留在“是否纳管”的粗粒度层面 ，本次体系引入三层递进结构：监控对象覆盖率明确是否全面纳入监控，监控指标覆盖率衡量已监对象的指标完整性，监控标准策略覆盖率评估各指标是否配置规范策略 
。通过从“有”到“全”的扩展 ，再从“全”到“规范”的细化，逐步构建起从对象到策略的覆盖闭环 。

在事件发现能力方面，原有运行类事件发现率用于衡量监控工具对存在一定运行风险事件的主动发现能力 。在此基础上新增业务影响事件发现率，专注评估对关键业务已造成实际影响的高级别事件的发现情况
，弥补传统指标对关键风险关注度不足的短板，有助于识别监控缺口、优化资源投放 ，在“全面覆盖”的同时强化“重点保障”。

报警准：提升报警准确率，增强问题识别能力

该类指标用于衡量告警触发的真实性、合理性
，确保告警信息准确可靠。目前包含监控工具报警准确率 、根因定位率 、监控预警率  、一级报警建单占比共4项指标。

“监控工具报警准确率”评估系统本身是否能避免误报、滥报，减少一线处理工作量；而根因定位率和预警率均从事件单中提取 ：根因定位率统计由根因告警直接触发建单的事件，衡量系统对故障原因的识别能力，帮助一线快速定位问题、缩短排查路径；监控预警率则统计在故障发生前即已被预警告知的一类事件单，评估系统提前发现趋势性风险的能力 ，提供提前处置窗口，降低故障落地概率。两个指标分别对应平均故障恢复时间（MTTR）流程中的“事前预警”和“事中定位”（如图2），共同构成对问题识别与预警环节的闭环验证 ，辅助优化报警策略、提升处理响应效率
。

图 2 指标体系与MTTR流程结合

报警精：控制告警噪声，提高信息密度

随着系统复杂度上升，大量冗余告警容易淹没关键问题信息，影响故障处理效率。“报警精”类指标正是为了解决这一痛点 ，包括建单率、报警压缩率
、通知压缩率、有效报警率等4项指标，用于评估报警去重和信息提炼的效果。

该类指标中
，建单率体现了产生一个事件单所对应的报警数量 ，是对“报警全”覆盖增加后可能带来的信息冗余的一项制衡指标，能够反映告警输出的精炼程度。报警压缩率则衡量告警在压缩场景下去噪效果 ，通过相似性聚合、场景压缩等手段减少重复报警数目，提升信噪比 。这一类指标有助于提升一线运维人员的报警接收体验 ，避免疲劳和遗漏，提高故障处理聚焦度。

报警及时
：加快响应节奏，提升处理时效

“报警及时”类指标聚焦从故障发生到人工响应全过程的时效性，包括故障识别延迟
、报警通知延迟、报警接管延迟 、三级报警阅读率等5项指标，旨在打通“快速发现—及时通知—高效接管”的响应链路。

故障识别延迟衡量故障发生到被识别的时间差 
，依据监控采集频次及间隔来计算。不同类型的监控指标识别要求存在差异 ：如状态类异常（如接口断连）需即时告警，而性能类指标（如CPU占用）则需连续多次满足阈值才能报警，因此识别延迟需兼顾准确与快速的双重要求。接管延迟反映从告警首次产生到人工接管的时间差，揭示是否存在流程盲点或人员响应滞后；报警通知延迟评估从告警发生或故障恢复时通过短信、内部通讯平台等渠道通知到人的时间差 ，覆盖不同场景下的消息推送及时性。通过该类指标 ，辅助定位链路瓶颈，提升整体故障响应效率。

管理能力：衡量制度规范与运维治理水平

监控不仅仅是技术问题 ，也是制度规范和管理能力的体现 。该类指标反映在标准制定与制度执行 、工具使用
 、流程治理等方面的规范性与成熟度，包括标准制定率、标准化报警比、自服务比率、需求响应平均时长、审计完成率 、变更合规率
、上云比率等7项指标 。

标准制定率用于量化监控标准的覆盖范围与完备程度，按数据库、中间件、操作系统、网络
、应用等不同的对象类别，对其在状态、饱和度 、流量 、时延 、错误五个维度的指标覆盖、策略设定、告警级别等情况进行评分，反映监控标准是否合理、全面、可执行，推动监控标准建设更加规范
。标准化报警比指的是所有报警中有多少是监控标准策略下产生的报警 ，来衡量标准策略对报警的覆盖程度
，是评估监控标准落地与推广效果的重要依据。而审计完成率与上云比率则体现对监管要求和技术迁移趋势的响应能力。该类指标有助于全面审视监控系统的管理基础与制度执行状况，为治理闭环奠定基础。

自主可控 ：支撑信创改造，保障技术独立

监控系统需顺应技术发展趋势 ，逐步转向自主可控方向。“自主可控”类指标用于衡量监控系统在核心技术组件上的自研、开源或国产化程度 ，目前包括自主可控组件类别比例、信创组件类别比例及其对应的实例级指标共4项。其中
，自主可控组件类别比例反映监控平台中使用自研和开源组件在全部组件中的占比，信创组件比例则衡量国产化替代进展。该类指标有助于反映平台建设的自主能力 ，为后续技术选型及国产化改造提供数据支撑
。

以上六大类共30项指标不仅覆盖运维管理的各个环节，还可按权重汇总生成总分（如图3），全面量化银行科技监控管理能力水平 。需要强调的是
，体系内部分指标间存在“此消彼长”关系 ，是一个结构制衡、动态调优的系统工程
。例如 ，“报警全”若过度追求覆盖率，可能导致“报警精”“报警准”的下降。因此，指标体系坚持系统性视角，通过合理设置权重分配与标准值
，在确保关键指标引导方向的同时，平衡整体运行效果，避免片面追求单项最优
，实现从数据度量向体系治理的闭环转化。

图 3 监控量化管理指标体系得分雷达图示例

四
、指标体系的应用

当前，监控量化管理指标体系已在查询展示 、引导优化、分析治理等多个场景落地应用：

实现在线查询与可视化展示  ：各类监控指标及其得分情况已支持在监控平台中实时查询，用户可查看各项指标的数值、明细及得分情况。例如 ，在监控标准策略覆盖率的界面中 
，不仅展示整体覆盖率和总分行覆盖率，还按应用系统、组织机构 、监控工具等维度细化展示子指标明细，便于用户从不同视角进行分析与对比。

引导指标优化与整改落地 ：监控指标不仅用于评价，更已成为推动监控工作的抓手 。以监控对象覆盖率为例，通过监控管理平台的监控评价功能识别缺失策略项 ，配合缺失监控增补流程 ，按周期生成未达明细并发起整改 ，持续跟踪完成情况 。通过这一机制 ，网络、操作系统  、数据库、中间件等业务大类的覆盖率已接近100% 。又如标准制定率，在引入开源、信创产品过程中，从时延、状态、饱和度 、流量 、告警级别等多个维度 ，评估监控标准在相关产品上的覆盖完整性，推动监控标准配置更加完善
、覆盖更加全面 。

融入报表分析与治理闭环 ：关键指标趋势与对比数据已纳入监控月报、季报中
，辅助运维管理人员掌握整体运行态势 。同时 ，各关键指标均明确责任人，结合日常跟踪与问题整改
，形成“需求分析-指标设计-数据生成-分析反馈-持续优化”的闭环治理路径（如图4），推动从经验驱动向数据驱动转型。

图 4 闭环路径

结语

G行已初步建立起覆盖监控重点维度的量化管理指标体系
 ，作为运维治理工作的管理工具与改进抓手。在体系建设过程中，始终坚持以“量化”实现标准统一
、责任明确，以“闭环”驱动持续优化 、成果沉淀。通过报警全
、报警准
、报警精
、报警及时 、管理能力 、自主可控等方面的系统设计，使该体系初步具备支撑评估与辅助决策的能力，正在成为贯穿策略制定 、治理执行、成效评估全过程的管理引擎。

未来 ，我行将继续秉持系统思维，深化监控指标闭环机制建设 ，推动监控管理工作从经验导向迈向数据驱动，进一步从运维支撑延伸至治理协同 ，持续增强服务与管理并重的体系能力 。

作者：孙超

科技运维岗位新人，热爱羽毛球 、篮球和健身 ，目前负责监控量化管理指标体系相关建设与运维工作 ，仍在不断学习中。