CIO解读2026两会：智能经济时代，一体化运维“亮了”

每年两会过后，大家都会习惯性地把政府工作报告和相关建议通读一遍。这不仅是为了了解政策走向，更是为了从中找到企业数字化转型的“风向标”。今年读下来，有一个强烈的感受：我们正站在一个全新的时代门槛上。 

“打造智能经济新形态”——这个首次写入政府工作报告的提法，让我反复琢磨了很久。国务院研究室副主任陈昌盛在解读时说，这意味着要抓住人工智能发展的机遇，拓展AI赋能千行百业的广度和深度。作为CIO，我脑子里立刻浮现出一个问题：当业务部门兴冲冲地要上AI项目时，我们IT的“家底”够厚吗？

一、算力这件事，正在变得像水电一样“日常”

政府工作报告里提到“加强全国一体化算力监测调度”，有代表进一步建议要推行“算力漫游”机制，让算力可以像手机漫游一样跨域使用。说实话，我第一次看到这些提法时，心里是有点紧张的。

为什么紧张？因为算力调度这件事，听起来很美，做起来很难。要调度算力，首先得知道算力在哪里、状态怎么样、还剩多少。这就像电网调度中心，必须实时掌握每一台发电机、每一条输电线的状态，才能安全高效地调配电力。而我们很多企业，连自己数据中心里那几百台服务器的实时负载都说不清楚，谈何“跨域调度”？

我所在的单位几年前开始尝试混合云架构，东西分别放在几个不同的云平台上。结果呢？运维团队每天要在七八个控制台之间来回切换，想看一个完整业务链的性能状况，得像侦探一样手动拼图。有一次业务部门投诉系统慢，我们花了三个多小时才定位到问题是某个云厂商的存储节点性能下降——如果当时有一套统一的“算力仪表盘”，可能十几分钟就搞定了。

所以当我看到“算力监测调度”写进报告时，第一反应是：这正说到点子上了。算力要像水电一样“即插即用”，前提是必须有一个精准的“计量仪表”。

去年，我们选择使用监控易智能一体化运维平台，通过它——把我们分布在总部、区域中心和边缘站点的所有服务器、存储、网络设备统一纳管，形成了一张算力资源的“全局热力图”。哪个节点负载高了、哪个区域资源闲置了，一眼就能看清楚。这不就是算力调度的基础吗？ 

二、数据这件“资产”，不能再躺在仓库里睡觉

今年关于数据要素的讨论特别多。有代表提到，当前产业数据权属模糊、流通不畅，企业因为安全顾虑不愿共享数据，形成了大量的“数据孤岛”。还有代表建议建立“数据可用不可见”的流通机制，让数据在保障安全的前提下流动起来。

这些话我太有共鸣了。作为CIO，我每天都在和数据打交道，也每天都在为数据发愁。我们运维系统每天产生上亿条性能指标、告警日志，这些数据过去只有一个用途：系统出问题时查一查。但这两年，业务部门开始问：这些数据能不能用来做容量规划？能不能帮我们预测下个月的资源需求？能不能和业务数据结合起来，看看IT投入和业务产出的关系？

这也是为什么我特别关注“数据标准化”这个话题。有代表建议制定统一的采集标准和模板，推动数据规范化发展。这让我想起监控易运维平台的一个功能：它能自动把不同厂商、不同类型设备的数据，转换成统一的格式和指标定义。无论是戴尔服务器的CPU、华为交换机的流量，还是国产数据库的连接数，在平台上都是“普通话”。这样一来，数据不仅能用，还能放心地用——至少我知道每一次采集都是准确的、每一条指标都是可信的。

三、人工智能+，最怕的就是“数据吃不饱”

政府工作报告里“人工智能+”的提法，让我既兴奋又忐忑。兴奋的是，AI终于要从“概念”走向“实战”了；忐忑的是，我们真的准备好了吗？

有代表调研发现，很多企业连基础的设备数据都采不全、采不准，工业设备联网率低、协议标准化程度低，导致高价值的生产数据形成“孤岛”。这话说得太准了。我们曾尝试用一个AI模型做设备故障预测，结果发现，由于过去几年换过两次监控系统，数据格式不统一、时间戳不一致，大量历史数据根本无法用于训练，项目差点夭折。

这件事给我上了一课：AI落地的天花板，真不是算法，而是数据质量。如果喂养AI的“数据粮食”本身不可靠，再先进的算法也只能产出“垃圾结果”。这也是我选择监控易的原因之一。通过运维平台，我重新梳理了数据采集体系，通过平台内置的基于RNN模型的预测功能，自动分析设备的历史性能趋势，提前预警可能的故障。这个功能本身就是一个AI应用，但它能跑起来，前提是平台已经把底层数据的采集、清洗、标准化都做好了。真正让运维也能够为上层各种智能应用提供高质量的数据养料。

四、信创这件事，终于到了“动真格”的时候

政府工作报告把“加快高水平科技自立自强”放在战略高度，有代表建议推进关键行业AI基础设施国产化信创化。对于我们这些正在推进信创替代的CIO来说，这意味着一个明确的信号：信创不再只是“办公系统替代”，而是要走向核心生产系统了。

但挑战也随之而来。国产设备能不能监控？性能数据能不能采准？出故障了能不能快速定位？这些都是很现实的问题。有次我们测试一批国产服务器，发现运维平台采集不到硬件的健康状态——后来才知道，国产设备的IPMI接口和国外设备不完全一样，需要专门适配。

信创替代不是简单的“换硬件”，整个运维体系都得跟着升级。这也是我们选择监控易的另一个重要原因，监控易平台核心组件都是自研的，已经适配了主流国产芯片、操作系统和数据库。更重要的是，这种适配不是“能用就行”，而是深度的性能指标采集、异常检测、趋势预测，真正做到了从“可用”到“好用”。对于肩负信创任务的CIO来说，这无疑是“最后一座桥”的可靠保障。

五、安全和运维，终于不用“两张皮”了

今年关于网络安全的讨论也很深入。有委员建议在关键信息基础设施领域部署具备自动感知、研判、响应能力的“安全智能体”，有代表则关注AI时代的信息保护问题。

这些建议指向一个共同的方向：安全和运维不能再是两套独立的体系了。以前我们是什么情况？防火墙产生日志，IDS发出告警，运维平台监控设备状态——三个系统，三个界面，互不联通。出了安全事件，安全团队说是服务器故障，运维团队说是网络攻击，吵半天才发现，是某个交换机的配置漂移触发了安全策略的误阻断。

在这点上，监控易运维平台也把安全能力直接“内置”进来了。它有一个IP白名单功能，自动扫描全网设备，一旦发现非法接入就告警；还有合规性检查，定期比对设备配置和安全基线；高危命令审核，防止误操作。更重要的是，这些安全事件和运维告警都在同一个平台上展示、同一个流程里处理，再也不用“两张皮”了。

六、写在最后：CIO的新考题

站在2026年的门槛上回望，CIO这个角色的变化真的很大。我们不再只是“保障系统稳定”的技术负责人，还要懂业务、懂数据、懂战略。今年的两会报告，给我出了三道新考题：

第一题：算力调度怎么落地？当业务部门要求“算力像水电一样随用随取”时，我们有没有一张精准的“算力地图”？

第二题：数据价值怎么释放？当管理层问“我们的数据资产值多少钱”时，我们能不能拿出可信的数据质量报告？

第三题：AI战略怎么支撑？当AI项目纷纷上马时，我们有没有一个可靠的“数据底座”来喂养这些智能应用？

这些问题没有标准答案，但有一点是确定的：无论考题怎么变，基础都得打牢。算力要可计量、数据要可信、AI要可依赖——这些都需要一个统一、可靠、智能的运维体系作为支撑。

每一次采集、每一条指标、每一次告警背后，都是企业数字化根基的一砖一瓦。愿与各位CIO同仁一道，让运维数据真正“活起来、流起来、用起来”，为智能经济时代的数字化转型筑牢可靠的数据基石。

#CIO视角#智能经济#算力监测调度#数据要素#信创运维#安全运维一体化