IT运维管理是一门探讨如何提高网络应用性能的课题，怎样利用网络管理做到企业IT基础设施建设的管理、合理分配网络资源、保障生产业务、对网络规划和新业务上马提供支撑。
调优难点：“线上系统”
调优工作有难易之分，最简单的例子就是新、旧两套业务系统，后者明显需要更多的理解和数字变化上的感知。以大型企业为例，当新业务上线时，由于业务的数据特征、流量特征、访问特征都存在不确定性因素，因此往往需要在上线前、上线后、运行过程阶段，对关键的基础设施和应用层进行持续的配置调优。而对于已运行的系统，也就是线上系统，我们不可能将其环境完整地复制出来“做试验”，所以就必须依赖长期的监控，获取到系统的运行数据，找到现阶段的瓶颈，有针对性的提出优化方案。
不过有人认为，针对线上的系统调优，只能聘请专家级的人物来做。对此，专家表示：调优的效果取决于量化的数据和理性的目标，不论是在企业内任职的IT运维工程师还是外聘的专家，这都是必不可少的。另外，我们所做的基础设备层面或是开发层面的优化，如果不熟悉企业自己的业务，不围绕业务层面做优化，就会与决策层的期待值相差甚远。所以说，针对线上系统，如果缺少数据支撑，就不可能在业务层面实现调优，也就失去了优化工作的真正意义。
有人将调优称为“黑色艺术”，就因为它依靠着数据和感觉，在理性和感性间徘徊。但如果要让别人欣赏你的“艺术作品“，业务层的调优则是见效最快、展现IT运维价值***的窗口。但业务部门不会关心CPU占用了多少、内存够不够、链路参数是否需要调整……这种底层的问题，他们对于调优的看法是整个业务的流程会不会更快。
调优本质：“迭代优化”
要进行优化，先得找到性能瓶颈! 那些可以进行业务仿真、业务数据流图、业务用户监控的管理运维软件会更加受用户欢迎，它们从业务关键路径的响应时间、业务的时间分布、业务在具体网络中的负载路径，分析业务支撑系统性能指标，帮助用户及时调整网络部署和运维安排，实现“更好用、更快捷“的业务系统服务。
一个业务系统是否健康，业务量是否饱满，如何看待各类系统运行参数，这些都是和在线使用情况直接相关，业务性能分析不能脱离业务负荷这个前提。但传统意义上的网络拓扑图只能提供出网络之间的流量大小，但是这些流量的大小往往是物理上的流量。 对于业务系统来说，管理人员迫切需要通过对物理流量的分析，了解某项核心业务是否出现了异常，是否有调优的必要。
性能优化未必一次性就能满足，可能此处瓶颈消失了，系统一旦运转之后，业务层面的调整还会在其他地方又发现新的性能瓶颈。所以，性能优化是一个迭代的工作，循环往复，直至满足系统需要的性能指标，而这也正是IT运维管理工作在企业中的一大价值所在。
