大数据自助式分析平台解决方案
自助分析平台
析平台应用创新能力，对数据业务精细化运营起到良好的支撑作用。因 此，研究成果具有很强的复制和推广意义
地市自助分析平台的数据统计支撑能力、专项报表支撑能力、
提升三项
创
能力
营销管理支撑能力的扎实保障和不断提升，是发挥数据业务精
新
准化运营支撑的关键所在
选定目标用户后可 直接进行营销，免 去目标用户选取、 数据调取、营销等 操作跨越多个平台
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实施后效果分析
1、自20166月开始实施部署起省公司共使用7618次 2、地市分公司使用7152次 3、减少OA流程及需求邮件：700次左右。 4、效率提升50%。
16000 14000
登录次数
14770
12000
统计评估营销政策 市场执行情况。
挖掘目标客户群，依 据场景及营销政策进 行维系营销工作。
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课题调研及解决方案
原始数据存放在哪里?如何取数据最为直接？ 从数据库提取数据并友好的展现出来需要哪些专业技能？
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课题调研及解决方案
提取数据后还有哪些工作要做？
•立方体数据指标 不懂业务和技术人
•查询条件
•查询结果列定义 即定义，即查询、即显示
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实施后效果分析
1、减少流程环节，所见即所得。 2、减少需求沟通误差。 3、数据安全有效保障，人工效率大幅提升 4、减少同一数据多次开发问题。
输出
地市自助分析平台选取
用户
目标用户
明细
生成 标签
直接 营销
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“金库审批”后可 直接导出用户明细 用于营销、稽核等 工作，提升工作效 率，增强数据安全
选定目标用户后可 生成标签，固化于 系统每月自动生成 当前最新的目标用 户群，免去人工重 复操作
智慧校园大数据中心解决方案
智慧校园大数据中心解决方案技术创新，变革未来智慧校园智慧应用智慧决策深度互联智能服务全面感知智慧校园势在必行基础建设完成部分业务管理系统无线网络覆盖管理转型服务服务信息化师生办事难使用场景变化手机场景增多校园无线网络智慧化服务化移动化智慧化的一站式服务平台大数据中心解决方案大数据在校园广泛运用预测趋势竞争策略运营决策数据交易流程优化体现关联数据交换数据报告数据，是高校的战略资产。
数据的有效资产化，有利于对内实现数据资产增值，对外实现数据共享变现。
数据的价值管理或自我驱动能力分析数据后的结论知识数据驱动单个的分散的数字综合的可比较的数据需求驱动价值驱动制度化、标准化、数据化、自动化传统数据中心的问题优点：关系型数据库存储结构化数据；数据集中存储集中管理；数据库中心，应用和数据分离；提高了硬件利用率和数据安全性。
缺点：数仓建设不完善，不能全维度数据的关联，挖掘和预测分析；不支持非（半）结构化数据和实时流数据处理；随着数据规模不断加大，海量数据查询性能降低；缺少调度，任务和服务管理的引擎等；数据源财务系统教务系统图书馆系统学分系统BBS……统一数据标准体系数据分析数据共享服务平台应用集市数据区数据探索区实时数据查询区数据挖掘教室查询一卡通消费查询教学模型综合报表课程生命周期学生模型结构化主题数据非结构化数据存储区实时数据存储区教师主题学生主题监控视频学生档案照片数据……财务主题课程主题消费记录学生位置教室状态……档案数据地理信息主题数据区贴源数据区财务数据成绩数据教师信息教务数据……学生信息校长驾驶舱QQ校园号微哨APP一卡通集群管理安全体系分布式数据库机器学习大数据技术平台FlumeKafkaHDFSHiveSqoopYarnZooKeeper ZeppelinStormElastic SearchMapReduceSparkHBaseKylin数据处理数据治理离线数据数据接入实时数据数据工厂数据加工实时数据处理数据分析数据探索数据挖掘标准制定数据标准标准实施稽核任务数据质量稽核稽核报告数据全景元数据管理数据血缘数据应用数据服务API数据分析系统SDK应用门户模型生命周期管理数据转换数据探索建模优化流程化封装投产数据标准来源结构化数据区非结构化数据区教师主题学生主题监控视频学生档案照片数据……财务主题课程主题档案数据地理信息数据标准制定数据标准执行数据标准校验数据标准数据质量稽核稽核任务调度稽核报告稽核任务配置稽核规则配置告警配置问题处理元数据管理血缘分析数据共享全景视图元数据检索元数据影响分析元数据统计主数据管理数据平台数据治理数据标准质量稽核数据血缘稽核报告数据采集数据对接+pc端采集+移动端采集总体情况主题分析教师画像数据可视化自主化分析业务人员0门槛获取与分析数据自助查询数据、自助探索分析：在浏览器上通过简单的鼠标操作，完成自助式的明细数据筛选、导出，以及进行类似Excel 透视表的互动分析，满足自由钻取、同环比计算、自定义分组等灵活分析需要。
人大金仓大数据平台解决方案
KingbaseDBCloud-系统功能
KingbaseDBCloud
数据共享（标准应用接口JDBC、ODBC等） 数 据 处 理
MPP
并行SQL
水平分区 垂直分区
R语言 高级分析
内置数据挖 掘算法
关系表
外部表
结构化数据
非结构化数据 HDFS
数 据 存 储
大数据平台建设内容
统一应用平台 应用架构设计 典型应用（管理驾驶仓、报表系统等）
批量数据集中 标准映射 数据集中策略 标准执行 数据质量检核 权限管理
定制数据 服务
数据目录 数据质量分析 数据防护 数据检索
数据整合
标准维护 数据整合模型
数据质量改进
安洗
管理体系
制度
服务配置
数据加工 角色 与技能
服务目录 分工 与职责 流程 方法
数据存储
人大金仓大数据管理平台 解决方案
北京人大金仓信息技术股份有限公司
目录
建设背景及目标
平台规划及架构 平台建设内容 建设策略与方法 成功案列
1
2
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大数据发展意义
工信部在《基于云计算的电子政务公共平台顶层设 计指南》中明确提出，要求“各地充分发挥既有资源作 用和新一代信息技术潜能，积极开展基于云计算的电子 政务公共平台顶层设计，继续深化电子政务应用，全面 提升电子政务服务能力和水平，进一步提高电子政务发 展质量”。
Oracle 支持符合ODBC/JDBC 接口规范的46种数据库系统 支持主流的国内外操作系统 Windows 系列/Linux系列
SQL Server Sybase
KingbaseES
Informix DB2
智慧税务大数据分析平台整体解决方案
数据增 值产品
数据应 用层
……
沙盘演练数据区
增值产 品数据区
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大数据分析平台建设目标
通过数据平台和BI应用建设，智慧税务大数据将搭建统一的大数据共享和分析平台，对各类业务进 行前瞻性预测及分析，为集团各层次用户提供统一的决策分析支持，提升数据共享与流转能力
统一制定目标和分 析模型
600% 500% 400% 300% 200% 100%
0%
2004年
2005年
4. 税务管理与服务模式提升
◎ 由 固定周期和专项事务处理为主 提升为 以实时快速服务响应 和 动态管理为主 ◎ 由 侧重于结果分析与总结 提升为 过程与结果并重的管理与服务 ◎ 由 事后快速响应处理 提升为 事前准确预测与风险防控
系统建设的理念和准则
精准、高效、全面、便捷 • 数据准确，采集高效，信息全面，部署使用便捷 管理与服务相结合，以服务为先导 • 帮助企业提升服务品质和盈利能力 • 为消费者提供定制化的服务，优化消费体验 系统化数据采集，规避偷漏 • 以交易环节为核心，采集覆盖顾客消费行为、企业营销相关数据，通过数据关联比对甑别作弊，规避偷漏 掌握自主核心技术，立足于原创，技术领先
5.改善数据质量
从中长期看，数据仓库对智慧税务大数据分散在各个业务系统中的数据整合、清洗 ，有助于企业整体数据质量的改善，提高的数据的实用性
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目录 1
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大数据分析平台总体架构
数据 管控
IT人员
平台
流程
数
调度
据 标
平台
准
流
程
调
数 据 管 控 层
数 据 质 量 元
统一运维大数据分析平台建设方案一体化智能运维管理平台解决方案
统⼀运维⼤数据分析平台建设⽅案⼀体化智能运维管理平台解决⽅案统⼀运维⼤数据分析平台建设⽅案统⼀运维⼤数据分析平台建设⽅案⽬录第1章.⽅案概述 (4)1.1.项⽬背景 (4)1.2.需求分析 (5)1.3.建设⽬标 (6)1.3.1.建⽴统⼀运维门户 (7)1.3.2.建⽴IT异构资源的全⾯集中化管理 (7)1.3.3.建⽴全⾯准确的资产配置管理 (8)1.3.4.建⽴符合最佳实践的服务流程管理 (8)1.3.5.建⽴IT资源全⾯直观的可视化管理 (8)第2章.解决⽅案 (10)2.1.系统设计原则 (10)2.1.1.实⽤性和模块化原则 (10)2.1.2.⼀致性和开放性原则 (10)2.1.3.安全性与可靠性原则 (11)2.2.系统安全设计 (11)2.2.1.⽤户安全机制 (11)2.2.2.SSO统⼀认证 (12)2.2.3.权限分权分域 (12)2.3.系统建设⽅法 (12)2.3.1.体系架构 (12)2.3.2.功能架构 (15)2.3.3.技术架构 (16)2.3.4.部署架构 (17)第3章.功能概述 (18)3.1.运维监控系统 (18)3.1.1.统⼀运维管理 (18)3.1.2.资源监控管理 (22)3.1.3.拓扑管理 (41)3.1.4.IP地址管理 (52)3.1.5.告警管理 (55)3.1.6.业务管理 (59)3.2.3D机房管理 (63)3.2.1.监控可视化管理 (64) 3.2.2.资产管理可视化 (69) 3.2.3.机房3D图形化展⽰ (71) 3.2.4.配线可视化管理 (73) 3.2.5.容量可视化管理 (75) 3.2.6.资源分配情况管理 (77) 3.2.7.上下架可视化 (78)3.2.8.⾃定义动画 (79)3.2.9.交互式演⽰汇报 (79) 3.3.配置⽂件管理 (80)3.3.1.巡检管理 (81)3.3.2.机房虚拟现实展现 (83) 3.3.3.资产管理系统 (87)3.3.4.供应商管理 (87)3.3.5.配置建模管理 (88)3.3.6.空间资源管理 (90)3.3.7.配置项导⼊ (92)3.3.8.配置项管理 (93)3.3.9.配置项视图 (96)3.4.运维流程管理系统 (98)3.4.1.服务台 (98)3.4.2.服务设计 (105)3.4.3.服务产品设计向导 (106)3.4.4.服务流程管理 (123)3.4.5.服务量化管理 (154)3.4.6.值班管理 (170)3.4.7.任务管理 (175)3.4.8.公告管理 (176)3.4.9.移动终端运维 (177)3.4.10.报表统计分析 (179)3.4.11.第三⽅接⼝ (184)3.4.12.运维知识库系统 (185)3.5.统⼀运维⼤数据管理分析系统 (191)3.5.1.统⼀运维⼤数据基础系统 (191)3.5.2.统⼀运维数据分类管理 (191)3.5.3.运维⼤数据检索与展现 (196)3.5.4.海量⽇志⽂件分析 (200)3.5.5.指标动态基线预测 (204)3.5.6.运维⽀撑能⼒评估 (206)第1章.⽅案概述1.1.项⽬背景长沙市轨道交通集团有限公司（以下简称轨道集团）于2006年6⽉根据长政办函〔2006〕79号⽂件筹建成⽴。
全域文旅大数据平台解决方案
全域文旅大数据平台解决方案全域文旅大数据平台解决方案1.政策背景近年来，随着旅游行业的不断发展，政府对于旅游行业的支持力度也在逐步加大。
其中，大数据技术在旅游行业中的应用成为了政府关注的重点。
政府出台了一系列政策，鼓励旅游企业采用大数据技术，提升旅游服务质量和效率。
2.建设意义2.1.大数据布局旅游行业旅游行业是一个充满数据的行业，大数据技术的应用可以帮助旅游企业更好地了解顾客需求，提供更精准的服务。
同时，大数据技术还可以帮助旅游企业进行精细化管理，提高效率，降低成本。
2.2.旅游产业信息化必要性随着信息技术的不断发展，旅游行业信息化已成为必然趋势。
旅游企业需要通过信息化手段，提高服务质量和效率，提高竞争力。
2.3.行业需求分析在旅游行业中，数据的来源非常广泛，包括酒店、景区、交通等各个方面。
旅游企业需要一个集成各类数据的平台，以便更好地进行数据分析和利用。
3.解决方案3.1.XXX产品介绍全域文旅大数据平台是一款集成各类旅游数据的平台，包括酒店、景区、交通等各个方面的数据。
通过对这些数据进行分析和利用，旅游企业可以更好地了解顾客需求，提供更精准的服务。
3.2.全域文旅大数据平台架构全域文旅大数据平台采用分布式架构，可以实现数据的快速处理和分析。
同时，平台还具备高可用性和高性能的特点，可以满足旅游企业对于数据处理的需求。
3.3.XXX平台功能介绍全域文旅大数据平台具备多种功能，包括数据采集、数据存储、数据分析和数据展示等。
通过这些功能，旅游企业可以更好地了解顾客需求，提供更精准的服务，提高服务质量和效率。
3.3.1 行业指数本节介绍了旅游行业指数的概念和计算方法。
旅游行业指数是衡量旅游行业发展水平的重要指标，它可以反映旅游行业的整体趋势和变化情况。
该指数的计算方法包括多个方面的数据指标，如旅游收入、旅游人数、旅游消费等，通过加权平均的方式计算得出。
3.3.2 行业动态本节主要介绍了旅游行业的发展动态，包括国内外旅游市场的变化、旅游产品的创新、旅游消费者的需求变化等。
统一运维大数据分析平台建设和应用综合解决方案
统一运维大数据分析平台建设和应用综合解决方案2020年3月30统一运维大数据分析管理平台建设方案目录第1章.方案概述 (4)1.1.项目背景 (4)1.2.需求分析 (5)1.3.建设目标 (7)1.3.1.建立统一运维门户 (7)1.3.2.建立IT异构资源的全面集中化管理 (7)1.3.3.建立全面准确的资产配置管理 (8)1.3.4.建立符合最佳实践的服务流程管理 (9)1.3.5.建立IT资源全面直观的可视化管理 (9)第2章.解决方案 (10)2.1.系统设计原则 (10)2.1.1.实用性和模块化原则 (10)2.1.2.一致性和开放性原则 (11)2.1.3.安全性与可靠性原则 (11)2.2.系统安全设计 (12)2.2.1.用户安全机制 (12)2.2.2.SSO统一认证 (12)2.2.3.权限分权分域 (12)2.3.系统建设方法 (13)2.3.1.体系架构 (13)2.3.2.功能架构 (17)2.3.3.技术架构 (17)2.3.4.部署架构 (18)第3章.功能概述 (19)3.1.运维监控系统 (19)3.1.1.统一运维管理 (19)3.1.2.资源监控管理 (23)3.1.3.拓扑管理 (45)3.1.4.IP地址管理 (59)3.1.5.告警管理 (61)3.1.6.业务管理 (66)3.2.3D机房管理 (70)3.2.1.监控可视化管理 (72)3.2.2.资产管理可视化 (76)3.2.3.机房3D图形化展示 (78)3.2.4.配线可视化管理 (80)3.2.5.容量可视化管理 (82)3.2.6.资源分配情况管理 (84)3.2.7.上下架可视化 (85)3.2.8.自定义动画 (86)3.2.9.交互式演示汇报 (87)3.3.配置文件管理 (87)3.3.1.巡检管理 (88)3.3.2.机房虚拟现实展现 (91)3.3.3.资产管理系统 (95)3.3.4.供应商管理 (96)3.3.5.配置建模管理 (97)3.3.6.空间资源管理 (99)3.3.7.配置项导入 (101)3.3.8.配置项管理 (102)3.3.9.配置项视图 (105)3.4.运维流程管理系统 (107)3.4.1.服务台 (107)3.4.2.服务设计 (115)3.4.3.服务产品设计向导 (116)3.4.4.服务流程管理 (135)3.4.5.服务量化管理 (169)3.4.6.值班管理 (186)3.4.7.任务管理 (192)3.4.8.公告管理 (193)3.4.9.移动终端运维 (194)3.4.10.报表统计分析 (196)3.4.11.第三方接口 (201)3.4.12.运维知识库系统 (203)3.5.统一运维大数据管理分析系统 (210)3.5.1.统一运维大数据基础系统 (210)3.5.2.统一运维数据分类管理 (210)3.5.3.运维大数据检索与展现 (215)3.5.4.海量日志文件分析 (219)3.5.5.指标动态基线预测 (223)3.5.6.运维支撑能力评估 (226)第1章. 方案概述1.1.项目背景运维大数据分析系统是一套深度分析和挖掘多种异构数据源运维数据的大数据平台。
大数据数据分析方法数据处理流程实战案例
方法、数据处理流程实战案例时代,我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。
确实,数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点,不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。
今天就来和大家分享一下关于方法、数据处理流程的实战案例,让大家对于这个岗位的工作内容有更多的理解和认识,让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。
一、大数据思维在2011年、2012年大数据概念火了之后,可以说这几年许多传统企业也好,互联网企业也好,都把自己的业务给大数据靠一靠,并且提的比较多的大数据思维。
那么大数据思维是怎么回事我们来看两个例子：案例1：输入法首先,我们来看一下输入法的例子。
我2001年上大学,那时用的输入法比较多的是智能ABC,还有微软拼音,还有五笔。
那时候的输入法比现在来说要慢的很多,许多时候输一个词都要选好几次,去选词还是调整才能把这个字打出来,效率是非常低的。
到了2002年,2003年出了一种新的输出法——紫光拼音,感觉真的很快,键盘没有按下去字就已经跳出来了。
但是,后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题,比如当时互联网发展已经比较快了,会经常出现一些新的词汇,这些词汇在它的词库里没有的话,就很难敲出来这个词。
在2006年左右,搜狗输入法出现了。
搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索,它积累了一些用户输入的检索词这些数据,用户用输入法时候产生的这些词的信息,将它们进行统计分析,把一些新的词汇逐步添加到词库里去,通过云的方式进行管理。
比如,去年流行一个词叫“然并卵”,这样的一个词如果用传统的方式,因为它是一个重新构造的词,在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。
然而,在大数据思维下那就不一样了,换句话说,我们先不知道有这么一个词汇,但是我们发现有许多人在输入了这个词汇,于是,我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇,把它加到司库里面并更新给所有人,大家在使用的时候可以直接找到这个词了。
大数据报表解决方案
大数据报表解决方案简介随着企业对数据的需求不断增长，大数据报表解决方案的重要性也日益凸显。
大数据报表解决方案可以帮助企业有效地分析和展示海量的数据，提供决策支持和业务洞察。
本文将介绍大数据报表解决方案的概念、优势以及常见的实现方式。
什么是大数据报表解决方案大数据报表解决方案是指利用大数据技术和工具，将海量的数据进行分析和可视化展现的一种解决方案。
通过将数据进行清洗、汇总和可视化处理，大数据报表解决方案可以帮助用户从数据中快速获取有价值的信息，从而辅助决策和优化业务。
大数据报表解决方案的优势大数据报表解决方案具有以下几个优势：数据可视化大数据报表解决方案可以将复杂的数据通过图表、表格等形式呈现，使数据更具可读性和可理解性。
这不仅可以帮助用户快速获取数据信息，还可以有效地传递数据的洞察和分析结果。
大数据报表解决方案可以对海量数据进行实时分析，用户可以及时获得最新的数据信息。
这对于需要快速响应市场变化、调整策略的企业非常重要。
多维度分析大数据报表解决方案支持多维度、多角度的数据分析，可以通过切换维度和度量，深入挖掘数据背后的规律和关联性。
这有助于发现隐藏的业务模式和趋势，为企业提供更全面的决策支持。
可扩展性大数据报表解决方案具有良好的可扩展性，可以支持处理大规模的数据和用户并发访问。
无论是数据量的增长、业务的扩展还是用户的增加，都能够保持较高的性能和稳定性。
大数据报表解决方案的实现方式大数据报表解决方案的实现方式多种多样，下面介绍几种常见的实现方式。
传统商业智能工具传统商业智能工具如Tableau、PowerBI等可以帮助用户通过简单的拖拽和配置操作，实现对数据的可视化展示。
这些工具可以方便地连接各种数据源，进行数据清洗、处理和可视化分析，并提供丰富的图表和可视化方式供用户选择。
数据仪表盘是一种集中展示关键指标以及重要数据的可视化工具。
通过仪表盘，用户可以直观地了解企业的业务状况和运营情况，及时掌握关键指标的变化和趋势。
统一运维大数据分析平台建设方案一体化智能运维管理平台解决方案
数据 管理
统一调 度
任
务
元数
调
据管
度
理
数 据 调 度
数据
质量
资
管理
源
管
理
一体机资源池 (DW)
OLAP 应用
-8-
中国移动大数据目标架构
在当前数据种类繁多、数据处理复杂的情形下，不适合采用一种的单一的技术解决全部问题，大数据 平台据需要采用Hadoop资源池、MPP数据库、流处理资源池混搭大数据技术架构
数据平台基于MPP、 Hadoop、流处理等云计 算、大数据技术
?DW数据库用于分析处理 统计分析类OLAP应用
提升网络 运维效率
改善客户 满意度
Байду номын сангаас
创新商业 模式
建
洞察：用户/服务/资源/终端/......
模
分 结构化数据处理
非结构化数据处理
析
网络数据 数 ?话单XDR 据 ?性能监测 采 ?故障监测 集 ?网络资源
用户数据 ?HSS信息 ?BSS数据 ?OSS数据 ?终端
应用数据 ?内容 DPI ?Web ? Social media ?APPS
数据处理实时性与价值呈正比
价值
流处理，实时 的内容智能感 知，策略执行， 连续更新
大数据2
非结构化的数据， 包括互联网日志、
web文本信息,非 实时或准实时
大数据1
批处理，事先定 义的查询和模型
传统商业智能
实时性
大数据具备Volume 海量、 Variety 多样、 Velocity 快速、Value 价值的特点。据Ericsson预测，到 2018年，每个手机终端每个月将产生2G的数据。（Ericsson Mobility Report，2013年）
大数据项目的主要难点和解决策略
大数据项目的主要难点和解决策略随着数据量的爆炸式增长，大数据项目已成为企业竞争力的重要组成部分。
然而，大数据项目在实施过程中面临着诸多挑战。
本文将详细介绍这些难点，并提出相应的解决策略。
一、数据质量与数据整合难点1. 数据质量参差不齐：包括数据缺失、重复、错误、异常等。
2. 数据整合难度大：来自不同来源、格式和结构的数据难以整合。
解决策略1. 建立数据质量管理机制：对数据进行全生命周期管理，包括数据采集、存储、处理、分析和展示环节。
2. 数据清洗和预处理：在数据整合前，对数据进行清洗和预处理，提高数据质量。
3. 使用数据集成工具：采用专业的数据集成工具，如Apache Nifi、Apache Kafka等，实现数据的自动化整合。
二、数据存储与计算资源难点1. 数据存储成本高：大数据项目需要存储海量数据，成本较高。
2. 计算资源需求大：数据处理和分析需要大量计算资源，且需求动态变化。
解决策略1. 采用分布式存储系统：如Hadoop HDFS、Amazon S3等，降低存储成本。
2. 云计算资源调度：利用云计算技术，如阿里云、腾讯云等，按需分配计算资源，提高资源利用率。
3. 数据压缩和优化：对数据进行压缩和优化，减少存储和计算资源需求。
三、数据安全与隐私保护难点1. 数据安全风险：大数据项目中的数据泄露、篡改等安全风险较高。
2. 隐私保护难题：在数据分析和应用过程中，如何保护用户隐私是一个挑战。
解决策略1. 建立数据安全防护体系：包括数据加密、访问控制、安全审计等措施。
2. 隐私保护技术：采用差分隐私、同态加密等技术，确保数据分析和应用过程中的隐私保护。
3. 合规与监管：遵循国家相关法律法规，加强数据安全和隐私保护的监管。
四、数据分析和挖掘难点1. 数据分析方法和技术选型：面对复杂的多维度数据分析需求，难以确定合适的方法和技术。
2. 数据挖掘难度大：在海量数据中挖掘有价值的信息，需要高效的算法和模型。
智慧运维大数据分析平台建设和应用综合解决方案
智慧运维大数据分析平台建设和应用综合解决方案2020年3月30智慧运维大数据分析管理平台建设方案目录第1章.方案概述 (4)1.1.项目背景 (4)1.2.需求分析 (5)1.3.建设目标 (7)1.3.1.建立智慧运维门户 (7)1.3.2.建立IT异构资源的全面集中化管理 (7)1.3.3.建立全面准确的资产配置管理 (8)1.3.4.建立符合最佳实践的服务流程管理 (9)1.3.5.建立IT资源全面直观的可视化管理 (9)第2章.解决方案 (10)2.1.系统设计原则 (10)2.1.1.实用性和模块化原则 (10)2.1.2.一致性和开放性原则 (11)2.1.3.安全性与可靠性原则 (11)2.2.系统安全设计 (12)2.2.1.用户安全机制 (12)2.2.2.SSO统一认证 (12)2.2.3.权限分权分域 (12)2.3.系统建设方法 (13)2.3.1.体系架构 (13)2.3.2.功能架构 (17)2.3.3.技术架构 (17)2.3.4.部署架构 (18)第3章.功能概述 (19)3.1.运维监控系统 (19)3.1.1.智慧运维管理 (19)3.1.2.资源监控管理 (23)3.1.3.拓扑管理 (45)3.1.4.IP地址管理 (59)3.1.5.告警管理 (61)3.1.6.业务管理 (66)3.2.3D机房管理 (70)3.2.1.监控可视化管理 (72)3.2.2.资产管理可视化 (76)3.2.3.机房3D图形化展示 (78)3.2.4.配线可视化管理 (80)3.2.5.容量可视化管理 (82)3.2.6.资源分配情况管理 (84)3.2.7.上下架可视化 (85)3.2.8.自定义动画 (86)3.2.9.交互式演示汇报 (87)3.3.配置文件管理 (87)3.3.1.巡检管理 (88)3.3.2.机房虚拟现实展现 (91)3.3.3.资产管理系统 (95)3.3.4.供应商管理 (96)3.3.5.配置建模管理 (97)3.3.6.空间资源管理 (99)3.3.7.配置项导入 (101)3.3.8.配置项管理 (102)3.3.9.配置项视图 (105)3.4.运维流程管理系统 (107)3.4.1.服务台 (107)3.4.2.服务设计 (115)3.4.3.服务产品设计向导 (116)3.4.4.服务流程管理 (135)3.4.5.服务量化管理 (169)3.4.6.值班管理 (186)3.4.7.任务管理 (192)3.4.8.公告管理 (193)3.4.9.移动终端运维 (194)3.4.10.报表统计分析 (196)3.4.11.第三方接口 (201)3.4.12.运维知识库系统 (203)3.5.智慧运维大数据管理分析系统 (210)3.5.1.智慧运维大数据基础系统 (210)3.5.2.智慧运维数据分类管理 (210)3.5.3.运维大数据检索与展现 (215)3.5.4.海量日志文件分析 (219)3.5.5.指标动态基线预测 (223)3.5.6.运维支撑能力评估 (226)第1章. 方案概述1.1.项目背景运维大数据分析系统是一套深度分析和挖掘多种异构数据源运维数据的大数据平台。