运维数据治理经典读后感有感

《运维数据治理》是一本由陆兴海 / 彭华盛著作，机械工业出版社出版的精装图书，本书定价：99，页数：262，特精心收集的读后感，希望对大家能有帮助。

《运维数据治理》读后感(一)：运维数据治理重在治

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(二)：荐图书《运维数据治理》

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(三)：数字化时代运维的新思路

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(四)：以数据治理的思路做IT系统运维，夯实智能运维的底层基础

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(五)：运维数据治理权威指南

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。