智能IT运维管理与传统数据分析技术的区别

原文：《智能IT运维管理与传统数据分析技术的区别》

随着IT信息化的快速发展，IT已成为金融、智能制造等行业商业生活的重资产和重要抵押品。不间断的业务连续性要求对IT运维管理提出了更高的要求。随着大数据概念的引入，IT运维管理向系统化、集约化、数据驱动、智能化方向发展。

基于大数据的一体化智能运维平台，提供从基础设施、数据库中间件、系统应用流程到业务交易系统的一整套运维管理解决方案。借助大数据技术运维管理，智能运维管理基于大数据分析技术，与传统的数据分析技术有很大不同。

数据采集与分析传统运维管理智能IT运维管理数据量级、抽样数据总量、混合数据类型、结构化数据、数据分析方法、因果关系抽样，抽样目的是获取最大量用最少的数据收集信息。但是，在样本分析过程中不可避免地会丢失一些信息。在能够获取海量数据的情况下，通过对所有数据进行提取和分析，可以获得更多的信息；只有5%的数据是结构化数据，更多以非结构化数据的形式存在；基于相关性分析的预测是大数据的核心。一体化运维是必由之路，基于大数据分析技术的智能IT运维技术重点，

智能故障原因分析：客观地映射复杂的企业架构和应用系统与系统之间的相互依赖关系，提高故障自动定位的准确性和效率，成为保障服务质量的重要手段。

性能能力动态阈值分析：分析历史数据，获取信息系统正常运行下历史性能数据的取值范围，预测未来可能的趋势；当某一点实际采集的性能数据偏离正常值范围时，则产生性能告警事件；从而提高绩效能力管理的自动化水平、智能化水平和准确性。

实时态势感知：关注运维服务质量和前端用户体验，基于运维数据主动评估。通过大数据采集、处理、分析和预测，将分析结果及时显示在可视化大屏上，让各级运维人员准确了解业务波动与IT系统的关系，从而做出合理的业务决策并最大限度地提高资源效率。

业务服务全面监控：利用改造后的大数据云计算技术，对IT运维进行实时分析和可视化。

精准分析，为IT运维管理未来发展提供决策支持平台，为高层管理人员提供决策支持平台，全面了解各业务系统的瓶颈，全面了解整体运维情况和人员运维效率，为高层管理人员提供科学依据未来全面的IT决策。

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