中山大学附属 一医院，简称中山一院，位于广州市，始建于1910年，2019年中国医院排行榜发布，中山一院位居 六。

　　作为一家现代化大型三甲医院，中山一院在信息化系统的建设上是较为全面的，基于HIE的可扩展基础架构建立了包括HIS、EMR、HRP、LIS、 PACS等应用的信息化管控体系。虽然信息中心投入了很大精力在IT系统的建设和基础架构的维护上，但还是会出现系统运行缓慢，用户体验感不佳等问题。由于医疗行业的业务特殊性，对系统的连续性和使用效率要求非常高，因此急需建设一套完善的网络流量监控分析系统。

　　2020年，中山一院采用了新的智能流量分析平台，实现了网络质量和应用系统性能的实时监测，并实现了快速故障分析能力。本次IB资讯记者王永智采访了中山一院信息中心技术负责人刘翰腾，请他 中山一院从流量角度实现稳定运维，提升用户体验的 佳实践。

　　1：系统7×24小时全年稳定在线是实现高效就医的基础

　　记者：就医院行业来说，其网络运维特点有哪些不同于其他行业的地方?

　　刘翰腾：医院信息系统，尤其是核心系统，都是7×24小时全年都不能停机的， 大的停机时间窗只有半小时左右，否则就会影响患者排队就医。这种行业特性，就需要网络运维能够快速定位故障，及时排查。业务的特殊性决定了对网络运维的要求，对连续性的保障程度要求是比较高的。因此，在网络监控工具的选择上，我们要求工具对信息系统传递的及时性，跟流程驱动的准确性，这是和其它行业有差异的地方。

　　记者：医院智能化运维建设的难点是什么?

　　刘翰腾：医院的智能运维常规还是以软件运维优先的，但软件运维它又需要载体，就是硬件跟网络要有比较强的支撑。我们现在感觉智能运维这一块之所以难做的原因，就是软件跟硬件之间的衔接度不高，各种不同的系统各自独立，导致后面其它系统取数据的时候，底层资源的关联性较差，这种情况会导致后续的很多故障定位的问题，比如经常会出现整体资源够用，但是局部慢的情况。出现问题时，软硬件维护人员之间会互相推诿，没有快速定位的方法的话就会责任界定不清。

　　记者：中山一院日常的用户有哪些?这些人员的数量级是多少?

　　刘翰腾：我们的用户分为终端内的用户、开发运维的用户以及患者，也就是前端互联网的用户。终端就是我们的医生、护士跟管理人员。我们内网大约有3000台左右的终端，医生站、护士站、收费处、取药处、自助机，这些我们都定位为内网的医疗业务终端;我们还有2000个左右的办公终端，就是上互联网做一些沟通协调的用途;开发运维工程师的电脑目前的规模有两三百台。患者、前端互联网用户的数量，我们是按门诊量去估算的，每天规模大概在15,000左右。

　　2 ：智能监测与巡检，提升用户体验

　　记者：信息中心对网络运维的能力要求是怎样的?

　　刘翰腾：作为运维团队我们希望了解对于终端我们开放了哪些网络端口，哪些端口允许连入我们的网络;服务器开多少台，提供什么系统程序;开了哪些数据库，多少个服务端口等等，这些流程要有一个从发布到批准到后面上线的审核过程，也要有配套的监测运维的机制。我们会做一些日志审计，以及对于流量和数据库的操作行为审计。然后对这些审计的结果，建立巡检，把运作过程中的问题通过巡检发现出来， 后建立事件响应流程，有需要的话采取运维干预的措施，这是日常供给侧的。

　　还有一侧是故障侧。前端业务是连续在用的，比如有医生、护士或者病人在使用，那么前端在使用的时候我们后台就会建立服务台的故障处理流程，比如去判断前端事故的类型，能够快速定位故障的话，就可以尽量缩窄故障的影响面。所以关于故障的定位的时效性跟准确性是比较头疼的问题，是希望找各种工具来完善的。

　　我们这次采用的是智维数据的nCompass可视化智能流量监控平台。其实我们在采用现在这套工具之前，我们也上了很多运维监测类的其他工具，有关于主机性能的，数据库性能的，还有整个机房的环控这些，但是问题在于每个环节都是一个独立诊断模型，碰到一个跨系统的故障的时候，我们就需要运维团队的每个人都把自己负责的系统状态报一下，故障出在哪里只能凭团队的运维经验去猜测，导致我们的诊断机制跟定位的精度都不是太高，想要缩窄对业务的影响面那就更难了。

　　记者：这次采用新的网络运维工具，实现了哪些目标?