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運城計算機運維管理數據分析模型


數據分析在運維管理中都是非常重要的一個環節,下面我們就通過案例分析來了解一下,常見的數據分析模型都有哪些。

運城計算機運維管理數據分析模型

運維的日常場景很多,看似復雜,終究離不開對穩定、安全、高效、低成本四項基本價值的更高追求。通過運維數據化能力,運維能為企業決策提供有力支撐,實現穩定、安全、效率的提升,和對成本的合理把控。

知識圖譜,使用統一的語言來定義運維數據,將運維對象通過實體與實體間的關系來表達,整合運維領域內的實體關系形成知識圖譜。運維領域的關系包括但不限于產品、服務、集群、服務器、網絡、IDC等。

數據中臺,建立面向運維域的數據中臺,統一納管如資源數據、告警數據、性能數據、業務數據、日志數據、工單數據、指標數據、撥測數據等,面向上層運維分析場景提供統一的數據訪問路由、數據服務目錄、數據接入管理、數據可視化等功能,以期打破“數據孤島”,通過整合關聯和對外開放來深度挖掘運營數據的價值。識別前臺數據需求,整合后臺數據,對數據進行加工和輸出,建立數據中心級的數據服務共享平臺。通過對數據的梳理,數據源的規劃,數據流程的整合,對存量數據進行加工整合,達到以數據服務化的方式來實現數據監控,資源使用率分析。

數據可視化,通過對數據的可視化呈現,幫助運維人員直觀、便捷、快速的進行問題分析,還可提供一系列的工具組件讓運維人員根據自己的業務情況對海量數據進行快速進行視圖編輯、多層下鉆分析、多維度關聯分析、報表編排,橫向縱向大盤數據對比等,將傳統的運維經驗進行數字化轉變,大大提升了問題排查、風險發現和知識沉淀。

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