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运营的未来趋势是无法避开自动化,精细化和数据化的。自动化可以解放生产力,应当是运营的最终目标。同时数据化可以将产生的杂乱信息进行梳理以便用于统计分析。同时通过观测各样指标,进行精细化的分析,可以发现数据之中的规律。找出问题所在以及隐藏在数据背后所对应现实世界中的各个事件。
同时安全是件持久输出的事情,运营人员在持续性上中则起到了至关重要的作用。但是由于运营方一般是由安全侧所承载,且大部分的安全人员又缺乏编程开发能力及数据分析能力。将导致数字化运营的进展较为缓慢。因此可以通过提升产品的报表分析能力来提升数字化运营成果。
为此我简要画了个安全运营的图。如上所示。其实这三个要点对应的过程是萦绕输入-分析-输出这三个过程的。:
下面根据以上自动化,数据化,精细化讲讲数字化运营。
正常来讲数据化是有两种思路,一是通过数据印证规律,有目的的通过对数据进行量化发现问题所在。 另一方面是通过统计分析发现隐藏在事实上的规律,即之前并不知道。或者换种说法就是一种去发现规律,一种是印证规律。
拿发现规律举例来说:白盒扫描。通过白盒扫描发现重灾区是属于第一种情形,即发现规律。通过白盒扫描得到的结果,进行量化分析。可以通过分析appid下面的漏洞数量,影响发布的数量,哪些漏洞类型最多,发布到生产环境测试环境中的漏洞占比等等,针对性的对重灾区项目业务进行安全治理。比如说安全开发培训,线上的应急需要投入更多的关注。维护可用性,针对重灾区应用进行二次扫描等等(在这里的数据分析,很容易得到了一个结论就是内部ERP系统的漏洞最多,且类型为XXX。相似的还有waf日志运营,也是如此。通过针对攻击数据进行统计分析,发现攻击的规律。下图为针对sls日志进行分析得到的截图。
同样再拿印证规律举个例子:反爬的运营。通过html访问占比,ip维度,ua维度,js执行情况,击键间隔,浏览器判断等等维度进行数据分析,以及qps数据,业务PV和购买PV,下单比例等等去发现谁在爬怎么爬爬什么业务。等等等。这是在知道爬虫规律的情况下,观测数据,判断是否发生了该种情况。同样日志分析也是这样。
精细化是方方面面尽可能的补全。木桶理论大家都知道,木桶上的短板将是一个系统的安全隐患所在。尤其是针对安全运营人员而言,一个策略,规则的更新维护,如果在发布前没有经过完全的验证将会导致严重的后果。轻则规则覆盖,导致其他策略失效,重则影响业务,使得正常业务无法进行。精细化运营的要点在于输出专家经验,以及耐心的,谨慎的去针对一个领域内的知识进行输出变现。
自动化相比前两点是最容易理解的,也是运营应该达到的最终状态。通过将所有流程自动化来减轻工作量。减少应急时间等等。
关注完运营的几个要点之后,还要明白最终的运营结果是要有所输出(不仅仅是默默无闻的工作,还要把工作内容产出)
内容维度,针对产品的功能,评价性运营。同时将针对内容维度的输出至不同的人员,面向运营人员,面向老板,面向开发,面向运维。分别有不同的dashboard
工作量维度,覆盖率,止血时间,响应时间,SLA为多少。这些也是硬性的指标。
分别通过对产品本身的运营衡量,以及对工作量的产出覆盖展示两方面的运营成果。
输入(精细化领域运营,自动化部署实施) -> 分析(量化数据,数据化智能分析) -> 输出(计算结果,展示结果,业务成果)
有好有坏,技术不丢,梦仍在,加油。
安全运营要干啥?
运营的未来趋势是无法避开自动化,精细化和数据化的。自动化可以解放生产力,应当是运营的最终目标。同时数据化可以将产生的杂乱信息进行梳理以便用于统计分析。同时通过观测各样指标,进行精细化的分析,可以发现数据之中的规律。找出问题所在以及隐藏在数据背后所对应现实世界中的各个事件。
同时安全是件持久输出的事情,运营人员在持续性上中则起到了至关重要的作用。但是由于运营方一般是由安全侧所承载,且大部分的安全人员又缺乏编程开发能力及数据分析能力。将导致数字化运营的进展较为缓慢。因此可以通过提升产品的报表分析能力来提升数字化运营成果。
为此我简要画了个安全运营的图。如上所示。其实这三个要点对应的过程是萦绕输入-分析-输出这三个过程的。:![image](https://user-images.githubusercontent.com/12653147/53948658-4895e080-4103-11e9-9d31-ffe412fb1ef2.png)
下面根据以上自动化,数据化,精细化讲讲数字化运营。
运营要点
数据化
正常来讲数据化是有两种思路,一是通过数据印证规律,有目的的通过对数据进行量化发现问题所在。 另一方面是通过统计分析发现隐藏在事实上的规律,即之前并不知道。或者换种说法就是一种去发现规律,一种是印证规律。
拿发现规律举例来说:白盒扫描。通过白盒扫描发现重灾区是属于第一种情形,即发现规律。通过白盒扫描得到的结果,进行量化分析。可以通过分析appid下面的漏洞数量,影响发布的数量,哪些漏洞类型最多,发布到生产环境测试环境中的漏洞占比等等,针对性的对重灾区项目业务进行安全治理。比如说安全开发培训,线上的应急需要投入更多的关注。维护可用性,针对重灾区应用进行二次扫描等等(在这里的数据分析,很容易得到了一个结论就是内部ERP系统的漏洞最多,且类型为XXX。相似的还有waf日志运营,也是如此。通过针对攻击数据进行统计分析,发现攻击的规律。下图为针对sls日志进行分析得到的截图。
同样再拿印证规律举个例子:反爬的运营。通过html访问占比,ip维度,ua维度,js执行情况,击键间隔,浏览器判断等等维度进行数据分析,以及qps数据,业务PV和购买PV,下单比例等等去发现谁在爬怎么爬爬什么业务。等等等。这是在知道爬虫规律的情况下,观测数据,判断是否发生了该种情况。同样日志分析也是这样。
精细化
精细化是方方面面尽可能的补全。木桶理论大家都知道,木桶上的短板将是一个系统的安全隐患所在。尤其是针对安全运营人员而言,一个策略,规则的更新维护,如果在发布前没有经过完全的验证将会导致严重的后果。轻则规则覆盖,导致其他策略失效,重则影响业务,使得正常业务无法进行。精细化运营的要点在于输出专家经验,以及耐心的,谨慎的去针对一个领域内的知识进行输出变现。
自动化
自动化相比前两点是最容易理解的,也是运营应该达到的最终状态。通过将所有流程自动化来减轻工作量。减少应急时间等等。
运营衡量
关注完运营的几个要点之后,还要明白最终的运营结果是要有所输出(不仅仅是默默无闻的工作,还要把工作内容产出)
内容维度,针对产品的功能,评价性运营。同时将针对内容维度的输出至不同的人员,面向运营人员,面向老板,面向开发,面向运维。分别有不同的dashboard
工作量维度,覆盖率,止血时间,响应时间,SLA为多少。这些也是硬性的指标。
分别通过对产品本身的运营衡量,以及对工作量的产出覆盖展示两方面的运营成果。
其他
输入(精细化领域运营,自动化部署实施) -> 分析(量化数据,数据化智能分析) -> 输出(计算结果,展示结果,业务成果)
有好有坏,技术不丢,梦仍在,加油。