京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代应运而生的运维管理平台_数据分析师
伴随互联网技术的风生水起,庞大而复杂的网络技术将地球浓缩为一个小小的村落。互联网技术的广泛应用,不同角色间所输入与输出的海量信息衍生出来的巨大数据量再一次颠覆云时代,堂而皇之的迎来了信息量暴增的崭新时代———大数据时代。
大数据存在具有巨大的潜在价值
对于大数据的特点,业界通常用Volume(数据体量巨大)、Velocity(数据类型多)、Variety(速度要求高)、Veracity(价值大、密度低)来概括。
“大数据”正在对每个领域都造成影响,在商业、经济和其他领域中,决策行为将日益基于数据分析做出,而不是像过去更多地凭借经验和直觉。而在公共卫生、经济规划、城市管理等领域,“大数据”的价值已经开始崭露头角。
据麦肯锡预测,大数据将为美国医疗服务业每年带来3000亿美元的潜在增加值,为欧洲的公共管理每年带来2500亿欧元的潜在价值,为位置服务产业带来6000亿美元的潜在年收入。零售商充分利用大数据可实现运营利润增长60%,制造业充分利用大数据可降低设备装配成本50%。
在中国,伴随着各级政府发布大数据产业规划及相关政策,大数据不但成为IT业界内的“宠儿”,更将风潮煽动到其他各领域。现代社会,谁能离得了网络和信息呢?
良好的大数据运作离不开可靠的后台支撑
大数据的收集、整理、分析和应用,需要依赖高度可靠的软硬件支撑体系。作为大数据管理的重要集聚地,数据中心能否良好运转关系甚大。当大量的生产和经营数据集中在数据中心,一旦数据中心故障而导致关联中断、数据丢失等问题,或许所造成的损失会达到天文数字。
随着数据中心IT架构不断扩展,服务器、存储设备的数量越来越多,网络变得更加复杂,如果确保数据中心业务不间断、运营更高效,是数据中心管理者的核心任务,也成为数据中心运维人员所必须应对的挑战。
对于这些体量超大的数据中心,原有的运维思路和运维方法已难以满足其海量数据计算、存储、应用和安全等多种职能的需求。一方面是成千上万台IT设备,以及各种软件系统;另一方面繁多复杂的业务应用,数据中心需要借助先进的自动化运维管理模式来实现大体量系统管理。
天玑科技(www.dnt.com.cn)自主研发的数据中心运维管理平台已经在多家大型数据中心投入使用,良好地实现了数据中心软硬件系统自动化、可视化、实时化管理。当传统的人工巡检无法应对数量庞大的IT系统时,自动巡检工具能够更为高效地实现目标。而远程监控、自动预警等功能则可以实时反应系统现状,避免因滞后而造成的损失。
这套数据中心运维管理平台遵循ITIL的最佳管理实践,为用户提供基于IT运维流程、以服务为导向的业务服务管理和IT运维管理支撑,其功能涵盖网络拓朴管理、设备管理、可用性管理、性能管理、配置变更管理、事件管理、告警管理、日志管理、网络流量管理和操作审计等方面,大大超出狭义网管软件的范畴,能够帮助数据中心实现管理规范化、流程标准化和监控自动化。作为完整的平台而非单点工具,用户可以在一个界面中了解所有终端的状态,进行统一或分级的管理。
目前,在电信运营商、金融、互联网等领域,天玑科技的运维管理平台满足大型数据中心统一的自动化监控、自动化配置和自动化维护等需求,并且还能够扩展支持云计算轻量级自动化维护监控体系,证明了其先进的管理性能和服务价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07