随着数字技术向经济社会各领域的全面渗透，数据中心已从传统的“后台支撑”设施演进为关乎国计民生的“核心生产力载体”。特别是“东数西算”工程的全面推进，使得跨区域、多主体的集群化运维模式出现。在此背景下，数据中心基础设施(涵盖供配电、空调、消防、监控等系统)作为“算力筋骨”的稳定性、经济性与安全性，直接决定了算力服务的质量、跨区域测度的效率(如数据迁移时延)以及“双碳”目标的达成(如PUE值)。

行业的快速演进与战略升级，同相对滞后的运维管理模式之间产生了显著矛盾：

一是流程协同机制不完善。例如，现阶段“东数西算”政策更多聚焦基础设施建设，对东西数据中心之间算力调度、数据流通、安全标准等配套流程化协同机制建设滞后，导致算力资源难以有效配置，出现了很多应用场景“算不了”的局面。二是标准缺失或执行监督失效。标准是运维管理的基石，但标准缺失或执行流于形式，无异于“默许风险存在”。2024年国家金融监督管理总局对中信银行数据中心的处罚揭示，其在欠资金、维护管理环节存在标准执行形式化的严重问题。三是技术与组织流程脱节。例如当前，尽管许多数据中心已引入AI监控预警，但往往未能将技术预警信息有效地嵌入既有的应急响应流程和组织职责中，仍然处于人工筛选和流程分离状态，响应和事件处理效率低下，新技术应用价值难以释放。

上述运维需求与运维管理矛盾冲突揭示了在新型算力基础设施格局下，运维管理不再是孤立的技术活动，而是一项复杂的系统工程，其中构建一套“目标、标准、流程、组织、技术”高效协同、动态优化的管理体系至关重要。

根据国际标准化组织(ISO)对“管理体系”的定义，并结合数据中心基础设施高可靠、强协同的特性，本文将数据中心基础设施运维管理体系界定为:以保障业务连续性和提升运营价值为最终目标，通过标准、流程、组织、技术核心要素的深度融合与动态协同，对基础设施全生命周期(规划、运行、维护、应急、改进)活动进行系统化、规范化、闭环管理的综合治理框架。

其核心内涵包括：

1）目标导向：一切活动围绕“高可用、低成本、低风险、强合规”等核心运维目标展开。

2）要素协同：目标是导向，标准提供准则和依据，流程是标准的载体和实现路径，组织是流程的执行者和持续改进的推动力，技术赋能。各要素之间相互依存，构成闭环。

3）全生命周期覆盖：涵盖从规划设计、建设交付到日常运行、维护维修、应急响应直至持续改进的所有环节。

在数据中心整体管理框架中，基础设施运维管理体系处于“承上启下”的核心位置：

1）向上承接战略：将数据中心的业务战略和目标(如Tier等级、PUE要求)，转化为可执行、可衡量的运维策略与标准。

2）向下整合资源：通过流程整合技术工具(如DCIM、Alops)和人力资源，确保“人”与“技”在统一的框架下高效协作，避免“技术孤岛”和“人员能力断层”。

3）横向贯通协同：作为连接基础设施运维、业务部门、外部供应商及监管机构的桥梁，确保内外部要求的一致性，实现高效合规运营。

不同于传统分散、经验化运维，体系化运维通过标准、流程、组织、技术核心要素的协同作用，基于基础设施设备设施监控、巡检/维护、应急响应及处理、事件管理等各类运维场景需求，进行体系化设计。例如标准(如ISO22301)为业务连续性管理提供框架和最佳实践；流程(如应急响应预案)将这些框架化为具体、可执行的行动步骤；组织(通过培训、授权和明确职责)则确保在故障发生时，相关人员能够迅速、正确地按流程处置。将风险防控从“被动响应”变为“主动免疫”。

协同体系驱动运维从“粗放式”向“精益化”转变。标准为成本管控和效率提升提供了量化基准(如设备能效标准、备件库存标准)；流程(如预算审批流程、能效优化流程)确保了资源的精准投入和浪费的消除；组织的绩效考核则引导员工行为趋向节约和高效。

体系最深刻的长期价值在于它能够将依赖个人的“隐性知识”转化为组织共享的“显性资产”。标准和流程文件本身即为知识库，新员工可通过学习快速上岗；组织内建立的知识管理、经验复盘机制，则能不断将最佳实践固化下来，并激发创新。

1）建立动态适应的标准识别体系

标准是运维活动的“刚性约束”，体系框架构建首要步骤就是建立动态适应的标准识别体系。

数据中心行业常用的参考标准可分为“国际通用体系”“国内国家标准”“行业专项规范”“行业最佳实践”四大类，这些标准覆盖质量管理、信息安全、服务管理等多个领域，为体系构建提供了框架基础。行业主要参考的国家、国家标准示例，详见表1所示。

     

因为标准化具有技术和政策动态适配性，是一个动态调整的过程，因此体系的建设应重视建立标准识别机制，建立标准识别清单，便于全面、动态掌握标准的更新，及时进行体系适用性调整。例如，随着“东数西算”协同发展要求的不断提升，东西数据中心之间有力度、数据流通、安全等标准需求会持续增强，相关的标准体系会应运而生。“东数西算”集群范围内的数据中心应及时识别标准，并转化为可执行操作规范、建立协同流程机制。

2）建立高效适配的制度规范体系

标准体系提供了基础框架和参考，标准的可落地性，依赖于参照标准建立的数据中心内部制度体系。分层分级制度规范包括：

一级：管理手册，阐述方针、目标和整体架构。

二级：程序文件，描述核心管理流程，如《事件管理程序》、《变更管理程序》。

三级：作业指导书(SOP/MOP)，规定具体操作的详细步骤和标准，如《UPS巡检SOP》，减少误操作、违规操作。

四级：记录模块，提供流程执行中所需要的技术、报告等模块。

五级：文件留存操作记录

制度体系架构，是运维工作从个人经验执行转变“按章办事”，提升执行效率，规避经验化风险。

值得注意的是，制度体系的构建，同样不是“一劳永逸”，作为标准的落地框架，需要动态适配标准的变化；制度规范的建立一定程度上是运维经验、知识的积累，作为运维组织、流程、技术参照规范，同样需要依据组织目标调整变化、现场运维活动、技术更新等的变化，进行优化升级。

例如，数据中心建立初期，制度规范体系的框架可能大而全，比如会将识别出的标准框架机械化照搬，但运行过程中会出现，部分流程机制并不适用，需要及时调整规范。反之，随着基础设施运维成熟的深化，应依据运维需求场景增加制度规范。

3）建立高效协同的流程体系

流程是标准、制度的载体，将静态的规范转化为动态的价值创造活动，是体系运转的核心。核心是构建规划—运行—维护—应急—改进立全生命周期的闭环流程：

规划与设计流程：规划设计阶段，往往会弱化基础设施运维管理需求，但运维管理作为数据中心全生命周期重要一环，需将运维需求前置，在基础设施建设初期就融入可运维性、可维护性标准。

日常运维流程：包括监控、巡检、告警处理等，确保基础设施处于稳定状态。

变更与维护流程：规范设备变更、预防性维护和预测性维护活动，减少人为失误。

应急响应流程：明确不同级别故障的响应机制、指挥体系、沟通路径、实现快速恢复。

持续改进流程：基于PDCA循环，定期复盘，优化标准和流程，实现体系的自我进化。

4）建立权责明确的组织体系

组织体系是确保“事有人做、责有人担”的根本保障。

组织架构与权责设计：建立清晰的运维组织架构，明确各部门、各岗位在流程中的角色与职责，杜绝推诿扯皮。

人员能力建设与培训：基于岗位职责和流程要求，构建分层分类的培训体系，确保员工具备执行标准、遵循流程所需的知识与技能。

绩效考核与文化引导：将流程执行效率、标准符合度、故障恢复时间等关键指标纳入绩效考核，并培育“敬畏标准、遵循流程、勇于创新”的组织文化。

5）搭建嵌入流程体系的技术平台

随着数字化、智能化技术发展，数据中心智能运维管理平台深化发展，平台通过技术工具（如DCIM、Alops平台）固化、优化和赋能运行管理体系高效运行的关键载体。它将标准嵌入系统配置，将流程转化为线上工单，为组织提供决策支持和数据洞察，是体系高效运行的“加速器”。

例如，通过智能运维管理平台，实现数据中心运维活动（包含巡检、维护）、日常运行管理（事件、变更、问题、计划、访问控制等）进行流程固化、组织权责清晰，工单自动下发等，通过流程数据，参照关键控制指标，进行运维活动统计分析，制定流程优化改进措施，通过技术数字化驱动人在流程中有相开展各项运维活动。

确保体系持续适应内外部变化，应建立常态化评审和改进机制，以便于快速适应行业需求和政策变化。

1）建立绩效度量体系：定义与体系目标关联的各运维流程的关键控制指标，并定期收集和分析数据，找出不达标控制指标项，并进行原因分析和优化改进建议制定。

2）实施多级评审机制

体系管理评审：制度体系、流程机制、组织权责建立发布，均应经过管理评审，确保体系初始化运转就在适宜、充分有效范围内。

内部审核：定期(如每季度)由内审员检查体系执行的符合性和有效性，并针对问题，制定体系优化措施和计划，并作为下次审核输入。

外部评审：正确认识和接受外部审核，将外部审核过程作为标准对齐和差距分析、优化改进契机。

畅通改进渠道：鼓励员工通过合理化建议、故障复盘、案例分享等方式参与改进，形成持续改进的文化。

关注外部变化：持续关注行业标准、法规政策和技术发展趋势，及时将相关新要求或变化融入体系。

1）挑战：不同规模、不同类型的数据中心需求差异较大；中小型数据中心可能因资源有限，难以完全适配ISO20000等复杂标准；边缘数据中心因地理位置分散，难以统一执行标准化巡检流程，导致“标准与实际脱节”。

2）应对策略：根据数据中心类型与规模制定“分级标准”，一是大型数据中心(如Tier-4)，全面适配ISO20000/27001与GB/T51314，实现“全标准覆盖”，二是中小型数据中心，聚焦核心标准(如GB/T51314的电气、空调系统要求)，简化非核心流程；三是边缘数据中心，制定“远程巡检+定期现场检查”混合流程，通过物联网设备实现远程监控，降低现场运维压力。

1）挑战：部分资深员工依赖传统经验，认为“标准化流程束缚效率”，存在“阳奉阴违”现象；新员工因培训不足，对复杂标准与流程理解不深，导致执行偏差。

2）应对策略：变革管理与激励引导。一是分层培训，对资深员工开展“标准化值宣贯”，通过故障案例对比(经验化vs标准化的成效差异)，转变认知；对新员工开展“流程实操培训”，通过模拟演练提升执行能力；二是激励引导，设立“标准执行标兵”“流程优化奖”，对严格执行标准、提出流程改进建议的员工给予奖励。

1）挑战：部分数据中心引入DCIM、AI监控等智能化工具，但未与现有流程整合。

2）应对策略：流程再造与工具定制。在引入新技术时，同步进行流程梳理和优化，确保工具功能与流程节点无缝对接，实现预警自动派单、处置线上留痕。

在“东数西算”和数字经济高质量发展的宏大背景下，数据中心基础设施运维的核心竞争力不再局限于个人经验化运维，而在于能否构建并有效运行一套现代化管理体系。

展望未来，数据中心运维管理体系将向绿色化、智能化、服务化方向深度演进。绿色低碳标准将全面融入流程设计，AI技术将深度赋能预测性维护和能效优化，成为流程的智能引擎；运维组织将向更敏捷、更懂业务的方向转型。唯有坚持标准引领、流程固化、组织保障、技术赋能的协同之路，数据中心才能夯实数字经济的底座，真正完成从“成本中心”到“价值引擎”的战略蝶变。

邱云波，数据中心质量管理工程师，从事数据中心运维领域质量管理、流程管理十余年，多次参与了数据中心行业白皮书编写工作，具备扎实的数据中心运维服务管理实践经验。

     

杨玉丽，EXIN认证数据中心专家，长期从事IT运维及数据中心运维领域质量管理、流程管理、评估及审核工作。参与了多项数据中心、云计算领域相关的标准及著作编写工作。对IT运维服务管理及数据中心运维服务管理有深入的研究和实践。

    

高石岩，数据中心基础设施领域专家，拥有15年数据中心全生命周期管理经验，长期从事数据中心运营管理工作。专注于数据中心节能降耗，主导完成多个大型数据中心的节能技术改造及绿色数据中心认证。在数据中心智能化、低碳化领域有深入的研究与实践。

    

马彦楷，高级工程师，长期致力于数据中心基础设施、云平台及工业数字化的研究与实践，熟悉物联网数据采集与接入，对时序数据处理与分析有深入研究，在3D建模与数字孪生技术方面具备实践经验，拥有多项论文、专利及教学成果，具备系统的技术规划能力与跨领域综合经验。

    

编辑：Harris