基于大數據平臺的自動化運維及監控技術研究

汪紅剛 彭莎莎 黃蕓

關鍵詞：大數據平臺;自動化運維;監控技術

近些年來大數據技術發展迅猛，帶動了很多行業的發展與進步，但大數據行業也面臨著一些挑戰，如采集類問題、儲存問題等仍有著更大的發展空間。通過技術的革新和優化，獲得有意義、有價值的內容和數據，并借助大數據平臺來分析和搜集信息，這對于各領域的發展有著重要的推動作用。

1 大數據平臺下自動化運維技術的分析

1.1 自動化運維功能設計

自動化運維技術的發展能夠為企業提供便利和服務，對企業改革及提高管理效率有著重要意義。在企業運營過程中，要靈活運用自動化運維功能，對企業運營管理中產生的所有數據進行分析和檢測，并將有用的信息篩選出來，有機的整合在一起。基于此，大數據自動化運維功能能夠實現具象化，通過多種圖表等多種形式展示出來。同時，這一運維系統有著強大的功能，企業應該結合實際情況，對不同的功能進行設置，之后，再結合運維目標的特點和形式，將技術進一步細化，對照企業業務將運維系統劃分為多個功能區域[1]。一般來說，根據企業的需求，功能區可以劃分為尋常管理區、運維監控區、設備管理區、第三方平臺接入區和信息管理中心，在企業管理過程中，需要派遣專門的人員來管理不同的功能區域，采用填寫表格的模式，對數據進行記錄并存檔，方便與其他工作人員做交接。運維監控區域的關鍵就在于“可視化”，工作人員可以根據自身工作性質，以表格、圖像等多種形式將數據展示出來，并結合自身需求利用大數據技術進行整合和分析，這樣各部門在工作中，對數據的變化和規律一目了然。而知識管理區的主要受眾是運維對象，需要將需要用到的知識、操作手段、注意事項等進行總結和歸納，以便工作人員在有需求時能夠隨時調閱數據，以便縮短對企業數據熟悉的時間，盡快進入到工作狀態中。

1.2 數據質量管理體系

基于大數據平臺的自動化運維有著組成復雜、配合要求高等特點，在運行中需要多個系統中的數據相互配合，再結合算法對數據進行處理，達到預想中的目標。在系統運行中，要嚴格監管數據，保證它們的完整性、唯一性和真實性，以此來與大數據平臺相結合。而對于這一系統來講，要遵守系統定義的標準，將收集到的數據進行二次整合和管理，通過統一的校對和處理，使數據信息前后保持一致性。另外，大數據平臺的核心組成部分是多個服務器集群，傳統的信息系統組成部分則是一臺或多臺服務器，相對于傳統信息系統來說，基于大數據平臺的自動運維系統，在工作中效率更高，準確性也更高[2]。以硬件設備故障為例，往往會對信息系統造成嚴重的損害，一旦某個硬件設備出現故障，信息系統將無法正常運行，而在檢修過程中需要耗費大量的時間和精力，嚴重影響了企業的運營效率。而大數據平臺自動化運維系統的建立，能夠有效解決這一問題，工作人員只需要密切監控系統的運行情況，發生故障后系統會有示警，將出現的問題時及時上報，維修人員則要根據示警對出現故障的應硬件設備進行維修和更換即可，只需耗費較短的時間就可以解決問題，且避免了搶修的麻煩，使大數據平臺可以穩定有效的運行。

1.3 數據深度挖掘和優化

一般來說，在自動化運維平臺中，需要結合企業的運行狀況對數據進行采集和儲存，同時還要根據不同部門的需求對這些數據進行深度整合，結合每個部門的特點，將不需要的數據篩選出來，留下需要的數據信息，再基于保留數據進行深入挖掘。工作人員可以根據數據的規律和趨勢來規劃企業的運營方向，以便加強企業工作效率和監管水平。另外，大數據平臺的自動化運維技術能夠有效記錄事件發生的時間及用戶反饋時間，并通過數據分析掌握事件與用戶之間的關系，進而及時解決問題，使企業的應對能力更上一個臺階[3]。與此同時，大數據平臺自動運維技術還能夠分析設備的各類故障，并實時監測設備各項指標，當數據發生異常時會及時示警，并準確記錄細故障時間，從而幫助企業有效的預防和規避風險。除此之外，相對于傳統的信息系統，大數據的自動化運維技術還可以運用在多種場合中，大大提高了系統的適用范圍。

2 大數據平臺的自動化監控技術分析

自動化監控技術的運用能夠有效保證數據的完整性、真實性和技術性，在企業運營管理的過程中，所產生的數據有著較大的商業價值，關系到很多企業的發展，因此，企業也格外重視工作信息的保密性。在信息技術快速發展的今天，企業網絡系統安全性受到了高度的重視，盡管如此仍有不法分子通過信息化手段，企圖竊取企業或個人數據，通過破壞或盜取等手段達到獲利的目的。但這卻會對企業發展造成嚴重的傷害，本質上也屬于犯罪行為。因此，企業在傳輸重要數據時，不僅要重視做好加密保護措施，還要對傳遞過程進行實時監控，一旦數據傳遞發生異常，就能夠及時對異常數據進行追蹤和定位，以保證數據傳遞的安全性。而自動化監控技術的運用，能夠通過監測數據可視化有效實現這一目的，在擴展監控覆蓋范圍的同時，對數據傳遞狀態進行實時的監控和分析。另外，傳統信息系統處理信息的過程過于復雜，導致信息傳遞效率慢，消耗時間長，且在傳遞的過程中會因壓縮、解壓等而產生大量的垃圾數據，甚至是出現亂碼等問題。而自動化監控技術有著超強的整合能力，在傳遞信息過程中能夠對信息進行優化，避免無效數據的產生，保證監控數據處理的準確性，避免數據錯誤或亂碼等問題。

結束語

總的來說，大數據技術的發展有效替代了傳統數據計算方法，相較以往，大數據技術處理信息的速度更快，能夠有效提高計算和信息處理工作效率，避免了投入大量人力篩選有用信息。與此同時，大數據儲存技術和研究更是通過傳輸、加密、保存等手段，為現代化信息處理工作提供了極大的便利。

參考文獻：

[1]金光濤，豐德偉，馬小亮，王韜.數據中心自動化運維設計與應用[J].信息技術與信息化，2020（11）：68-71.

[2]唐振營，徐景龍，鄒繼斌，王晨飛，李慧芹.自動化運維在電力企業信息系統中的應用[J].自動化技術與應用，2020，39（08）：154-158+163.

[3]景騰飛.信息系統自動化運維管理探析[J].網絡安全技術與應用，2020（08）：116-118.