日立開發雲端營運成熟度模型，以解決 IT 服務營運中的現場負擔與人才短缺問題

東京，2026年3月29日--日立製作所今日宣布，開發了一套雲端營運成熟度模型，旨在解決運用雲端的 IT 服務營運現場負擔與人才短缺問題。此模型將傳統上依賴個別營運人員的專業知識與直覺的服務品質設計（例如反應速度、錯誤率）及雲端成本管理標準化、自動化，從而最佳化營運作業。具體而言，透過標準化服務水準指標 (SLI)*2，並依據業界標準 FOCUS*3規格進行雲端使用成本的一元化管理與異常偵測，可實現快速且適當的服務品質設計，並全面管理雲端營運成本。日立未來將透過「Hitachi Application Reliability Centers (HARC)*4」等雲端營運顧問服務提供此模型，以支援 IT 服務營運的效率化及整體雲端營運成本的最佳化。此外，日立也將致力於透過 AI 應用與針對使用者營運環境的模型客製化，並整合「HARC for AI*8」，進一步提升 AI 代理人導入效益，為 Lumada 3.0 提供支援技術之一，為提升整個社會數位基礎設施的可靠性與效率做出貢獻。

*1 雲端營運成熟度模型：一個為雲端營運中的各個作業要素規定五個階段「理想營運狀態」的模型，作為現狀評估、營運改善提案及實施/支援工具的開發指南。它將每個要素的進展評估為成熟度。 *2 服務水準指標 (SLI)：用於量化衡量 IT 服務和系統品質與可靠性的指標。 *3 FOCUS (FinOps Open Cost & Usage Specification)：一個開放規格，用於標準化雲端和軟體即服務 (SaaS) 等 IT 服務的計費數據。 *4 您的未知雲端營運：Hitachi Application Reliability Centers (HARC)：日立雲端 Hitachi Cloud [https://www.hitachi.co.jp/products/it/harmonious/cloud/articles/harc/]

背景與挑戰 隨著雲端作為數位服務基礎的應用日益加速，企業和組織被要求實現高品質、低成本、高效率的營運體系。然而，過去服務品質與雲端使用成本的指標設定與管理，多依賴個人，耗費大量精力。此外，IT 人才短缺問題日益嚴重，知識傳承與維持穩定營運也成為重大挑戰。在數位轉型 (DX) 加速與 IT 應用高度化的當前，需要一個能減輕現場負擔、實現持續營運最佳化的新型雲端營運模式。

為解決問題而開發的技術/解決方案特點 為此，日立開發了雲端營運成熟度模型（圖1），該模型能減輕現場負擔，實現營運的標準化與效率化，讓營運人員能更專注於提升服務價值。此模型透過系統化與標準化雲端營運所需的作業流程與服務水準指標 (SLI)，可提供一個獨立於營運人員的穩定營運品質基礎。此外，透過整合 SLI 候選值的自動提取和雲端使用成本數據的一元化管理等技術要素，可在整體雲端營運成本效率化與最佳化的同時，支援抑制監控數據孤島化和告警增加等營運現場碎片化問題的營運設計。主要特點如下：

1. 透過營運流程和品質的標準化與效率化，實現穩定營運和減輕現場負擔 基於國際標準的 IT 服務管理框架 (ITIL4*5)，並整合「HARC」中培養的營運診斷與改善知識，建構了營運成熟度模型。具體而言，針對雲端營運的各項作業要素（例如服務等級設計、測量、告警設計、輪值計畫、首次應對、升級、故障排除等），定義了五個階段的「理想營運狀態」（圖2），整理營運人員的操作、所需工具、標準、挑戰與改善措施等營運知識，並將其標準化為營運規則。透過根據各項作業的成熟度（進展程度）提供需求和改善措施，實現了獨立於營運人員的營運標準化與效率化，在減輕營運現場負擔的同時，為穩定的服務營運做出貢獻（表1）。這使得營運設計能夠抑制工具之間的斷裂。

2. 透過自動提取服務水準指標 (SLI)，提高品質設計效率 開發了自動提取最佳 SLI 候選值的技術，以適應企業和組織在雲端上營運的 IT 服務和應用程式的系統特性。具體來說，從 57 種 SLI 候選值中，根據系統和行業的具體功能需求（例如 API*6 回應時間、錯誤率、數據一致性等）和非功能需求（可用性、安全性、吞吐量等），利用專有的基於規則的演算法自動提取 SLI 候選值。這使得能夠根據系統和行業特性進行適當的服務品質設計，從而加快現場的共識建立並提高服務品質。此外，營運現場的標準化和自動化也實現了作業效率的提升，例如自動產生工單（應對記錄）。同時，透過匯總和分析監控數據，有助於減輕告警應對的負擔。

3. 符合 FOCUS 規格，實現雲端使用成本的一元化管理與最佳化 開發了可將多個雲端服務的成本數據自動轉換並整合為業界標準 FOCUS 規格統一格式的工具。此外，還整備了與 FOCUS 規格對應的映射表，建構了可統一視覺化和分析雲端使用成本數據的儀表板，其中包括不同雲端服務的帳單項目名稱、數據結構、單位和表示方法等差異。這使得能夠按服務或時間段比較雲端使用成本，並透過機器學習偵測異常，從而能夠及早發現過去難以察覺的雲端使用成本波動，支援多雲環境下的雲端使用成本管理與最佳化，並加快經營決策*7。同時，也有助於抑制成本資訊的分散與個人化。

圖1：雲端營運成熟度模型概述 表1：雲端營運成熟度模型中的作業要素範例（告警設計） *5 資訊科技基礎設施圖書館 4 的縮寫。IT 服務營運的國際標準框架，為營運流程和管理方法提供最佳實踐。 *6 應用程式介面 (Application Programming Interface) 的縮寫。不同軟體之間交換數據和功能的中介（窗口）和規則（協議）。 *7 透過 FOCUS 管理多雲成本平台 | IEEE 會議出版物 | IEEE Xplore [https://ieeexplore.ieee.org/document/11126155]

未來展望 日立未來將透過「HARC」等雲端營運顧問服務，將此模型推廣給眾多客戶，支援 IT 服務的營運效率化和整體營運成本的最佳化。此外，日立也將致力於透過 AI 應用提高營運效率，並客製化模型以適應客戶的營運環境，同時促進與「HARC for AI*8」的協作，後者能最大化 AI 代理人的導入效益。這將有助於作為 Lumada 3.0 的支撐技術之一，為提升社會整體數位基礎設施的可靠性與效率做出貢獻。

*8 開始提供 HARC for AI 以最大化 AI 代理人的導入效益：2025年10月7日 [https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2025/10/1007.html]

相關資訊 日立研究開發網站 [https://www.hitachi.co.jp/rd/] 您的未知雲端營運：Hitachi Application Reliability Centers (HARC)：日立雲端 Hitachi Cloud [https://www.hitachi.co.jp/products/it/harmonious/cloud/articles/harc/]

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