智能运维大数据平台的相关的知识介绍

 

     智能运维大数据信息平台由数据进行采集层、数据可以存储层、数据技术分析问题建模层、展示层等组成。

     层是数据采集和整个数据源平台处理大量的数据，智能运维操作和访问日志数据类型包括数据，性能数据，网络数据采集，用户行为数据，报警数据，数据配置管理，运行和维护类的保养数据流之类的，智能运维包括结构化的数据格式系统，半/非结构化数据，以及实时流数据。

     采集工作方式方法可分为代理采集和无代理采集，智能运维其中一个代理采集技术一般为拉的方式，在采集端部署agent来采集，无代理采集时间一般可以利用等组件直接投资获取运维数据。智能运维的数据也在该层进行预处理，以满足在数据存储层中着陆的定义格式。

     用于地板的数据存储层的运行和维护数据，智能运维根据不同的数据类型，数据的消耗和使用场景中，选择不同的数据存储。智能运维如用于实时全文检索、分词搜索的数据可选用ES，用于以时间维度进行查询分析的数据，如时间序列数据，可采用等时序数据库。

     数据可以计算层提供一个实时和离线计算技术框架，智能运维可用于大数据量的离线模型训练和计算，离线计算是针对存储的历史发展数据管理进行经济批量分析与计算，智能运维如告警关联企业关系挖掘、趋势预测计算、容量预测研究模型设计计算等。

     实时数据对流过程的在线计算，智能运维包括数据查询，预处理，统计分析，实时监控异常数据的实时计算。展示层为用户可以提供可视化方式进行展示时序指标数据，还可以为企业业务发展应用提供理论分析我们展示功能，智能运维并提供一个统一的告警监控配置和监控告警通知功能，帮助业务工作人员实时了解业务应用状态。

     利用实时监控数据进行实时决策，智能运维动态决策类组件基于挖掘的运维知识图谱，最终形成运维策略数据库。

     动态决策类组件通常是当前日志或事件分析，智能运维及时响应和决策，甚至决定了一段时间来预测系统的运行状态。准确度高的预测能提高人民服务的稳定性。

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