利用大数据分析重新定义企业服务质量(ppt45页)
45页1、利用大数据分析 重新定义企业服务质量,杨振宇 yangzy 软件部技术顾问,我们的数据从哪里来? 我们要处理什么样的数据? 我们要如何处理这些数据? 基于大数据的企业服务管理之道 案例分享,议程:,问题:除了他,任何人都必须用数据来说话!,我们的数据从哪里来?,6,End-user experience monitoring 捕捉应用或服务的终端用户体验 Runtime application architecture modeling 发现应用所依赖的软硬件基础设施,以及它们之间在运行时的通信关系。 User-defined transaction flow monitoring 对指定交易,在执行的过程中,穿越的各逻辑节点,所占用的资源和响应时间能够跟踪 Application component deep dive 单一领域,基于应用环境上下文的的深入分析,和问题诊断 IT Operation Analytics(ITOA) 将数据整合、格式化、分类后,通过关联和智能分析来提供更准确的业务管理能力,摘自: GARTNER G00263442 (28 May 2014),数据的来源
2、:企业业务管理的五个维度,需要分析很多数据并结合业务拓扑,才能识别问题,很少有公司是真正以预防为主的 大多数企业只是在业务中断时被动应对 企业的信息孤岛,分离的工具,以及数据的复杂性及如此浩瀚,加大了诊断故障的难度 系统宕机与变坏将造成数以百万计美元的损失,伤害品牌、客户印象及忠诚度 管理层从严要求其团队:事先预防,而不是事后补救,IT环境爆炸性增长的数据(日志通常包含了最准确、最真实的关键信息) 拥有5000台服务器的企业每天产生超过1.3 TB 的数据 宕机成本超过以往任何时候 关键性业务的宕机会给企业造成每小时数以百万计美元的损失:券商 $5-7百万/每小时,信用卡机构 $2-3百万/每小时,移动业务服务提供商 $66万/每小时,民航代理 $9万/每小时。 相对于迅猛增长的要求而言,IT员工的水平则在下滑或没有起色,预防性管理的时代已经到来,运维团队做不到预防性管理的主要障碍,如果在宕机前没有“预先诊断“的话,运维团队则只能被动应对,眼睁睁 看着宕机恶果蔓延有如烧钱一般.,海量数据,无法进行人工分析 现行分析技术如标准阈值分析法,无法实现预防目的 无法诊断到正在发生的问题(在造成
3、业务损失之前) 阈值要么定得太高,在完全宕机之前没有足够的警告 阈值要么定得太低,噪音太多,所有一切都忽略掉了,传统业务管理与基于IT运维分析(ITOA)进行业务管理的区别,状态考察 客户业务系统的应用日志包含准确、详细的交易信息,真实、全面的体现了用户业务系统的状态 望闻问切 将非结构化的业务系统的应用日志,通过大数据技术进行高效收集、格式化、索引、分析,将业务系统的应用性能状态准确、及时的体现出来,并结合认知技术、逻辑算法,实现故障的提前预警,静态研究 需要了解被管理业务的逻辑拓扑,建立业务模型 通过监控工具获得性能数据,获得KPI数据,更有效的性能管理需要结合动态性能基线来判断业务偏离 先进仪器 借助于各种先进的仪器,目的是弄清病因、发现病灶,找准病位: 资源监控、模拟交易、用户真实交易体验等管理工具,基于ITOA 方案,传统方案,我们要处理 什么样的数据?,IT运维是一种典型大数据挑战 典型的大型企业: 5000 服务器 + 网络 + 存储 + 中间件,每天产生大约1.3 TB 的可用性和性能管理数据 跨国公司及服务提供商则拥有超过20,000服务器, 每天产生大约4.5 TB
4、数据 Web及移动应用所要求的研发与敏捷开发,产生的数据量则大到难以统计 APM文摘2013: 75%的高级IT总监对传统的管理方式感到不满意, 30%表示他们无法预测潜在的宕机威胁,智慧的基础设施带来大数据的机遇 典型的企业产生数以万计的工单和服务申请 来管理他们核心的资产 约每天 1 TB非结构化数据 智能的网络资产自身就会产生大量数据: 电源, 温度, 流量 用户需要提供对资产性能, 可用性及成本管理的洞察和趋势,运维管理的需求与焦点转向敏捷与简洁,可用性?,性能?,容量?,使用率?,构成?,运维和业务线需要洞察 ,服务请求 故障通知单 社交媒体,库存与资产 用户文档与技术文档,运维大数据的来源:包括结构化、非结构化数据,搜索,预测,优化,取得洞察力, 基于洞察力, 提供洞察力,网络流量与事务处理 日志文件 警告/报警与事件 性能指标 核心文件与内存痕迹 配置文件,我们要如何处理 这些数据?,应用性能管理(APM),事件管理,Applications | Systems | Workloads | Wireless | Network | Voice | Security | M
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