姜 珂/文

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)、云時(shí)代等各種新信息化名詞不斷出現(xiàn)，人們驟然發(fā)現(xiàn)已不知不覺地處在新的信息化時(shí)代——大數(shù)據(jù)時(shí)代，并成了大數(shù)據(jù)中的一員。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)的重要性逐漸突顯，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種重要的生產(chǎn)要素，它和黃金、能源一樣寶貴，卻又能實(shí)現(xiàn)反復(fù)的利用。大數(shù)據(jù)在帶來(lái)挑戰(zhàn)與機(jī)遇的同時(shí)，也給人帶來(lái)了更多的思考。

一、大數(shù)據(jù)的概念及意義

大數(shù)據(jù)可以理解為大規(guī)模和超大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，但是大數(shù)據(jù)時(shí)代不僅僅是對(duì)這些數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和掌握，最重要的意義在于對(duì)特定的數(shù)據(jù)集進(jìn)行專業(yè)化處理，以達(dá)到盈利的目的。業(yè)界對(duì)大數(shù)據(jù)的特征概括為4個(gè)V：Volume(數(shù)據(jù)量)、Variety(類型多樣)、Value(價(jià)值)、Velocity(速度)。

數(shù)據(jù)量巨大：由于新媒體技術(shù)的發(fā)展，信息傳遞的方式在改變，速度在加快，各種終端設(shè)備產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)類型繁多：由于新媒體技術(shù)的產(chǎn)生，數(shù)據(jù)不僅僅是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，更多的是非架構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如視頻、聲音、文字、照片等，數(shù)據(jù)類型的多樣化給數(shù)據(jù)處理分析能力提出了更高的要求。

價(jià)值密度低：大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們被各種數(shù)據(jù)不停地轟炸著，但是真正有價(jià)值的數(shù)據(jù)也許瞬時(shí)而過。以監(jiān)控視頻為例，不間斷的錄制好幾天，可能真正需要的數(shù)據(jù)也就那2、3秒。但是就這2、3秒也許就能起到關(guān)鍵性的作用，具有很高的利用價(jià)值，

速度處理快：快速處理相關(guān)數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)時(shí)代的一個(gè)顯著的特征，也是區(qū)別傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理的一個(gè)重要指標(biāo)。尤其是在數(shù)據(jù)量龐大、數(shù)據(jù)類型繁多，數(shù)據(jù)價(jià)值密集度低的情況下，數(shù)據(jù)的處理速度將會(huì)直接影響企業(yè)的發(fā)展，且受到數(shù)據(jù)時(shí)效性的約束，大數(shù)據(jù)要求數(shù)據(jù)的處理速度更快，實(shí)時(shí)性更高，提煉的數(shù)據(jù)更精準(zhǔn)。

從大數(shù)據(jù)的4個(gè)特征看，大數(shù)據(jù)不僅僅是一項(xiàng)技術(shù)或一個(gè)平臺(tái)，而應(yīng)該是一個(gè)集成性的平臺(tái)，一個(gè)能夠幫助我們很好的收集、匯總、處理數(shù)據(jù)的平臺(tái)，能迅速地從垃圾數(shù)據(jù)中提煉出對(duì)企業(yè)有幫助的信息。

大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的另一個(gè)顯著差異是具有更加豐富的數(shù)據(jù)類型。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)偏重于描述對(duì)象，而大數(shù)據(jù)更傾向于對(duì)數(shù)據(jù)過程的記錄。為了便于大家理解，下面簡(jiǎn)單地舉個(gè)例子說(shuō)明傳統(tǒng)數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)的記錄方式有何區(qū)別。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的記錄方式如表1。

表1 傳統(tǒng)方式下小明的一日三餐記錄

大數(shù)據(jù)的記錄方式如表2。

表2 大數(shù)據(jù)時(shí)代下小明的一日三餐記錄

可以很明顯地看出，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)記錄數(shù)據(jù)的最大區(qū)別是大數(shù)據(jù)不僅對(duì)對(duì)象進(jìn)行了描述，還加入了地點(diǎn)、時(shí)間等維度，這樣的數(shù)據(jù)記錄的是一個(gè)過程，從小明到達(dá)餐廳之前開始一直到小明離開餐廳結(jié)束，這整個(gè)過程都會(huì)被記錄下來(lái)。而傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的記錄方式更傾向于對(duì)結(jié)果的簡(jiǎn)單描述。

當(dāng)然，大數(shù)據(jù)能記錄的用戶就餐數(shù)據(jù)遠(yuǎn)不局限于上述所列的字段，理想狀況的大數(shù)據(jù)監(jiān)控甚至?xí)涗浻脩舫燥埖姆绞?、吃飯時(shí)的行為、吃飯時(shí)的面部表情等一系列數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)反映了用戶對(duì)就餐環(huán)境的感受，對(duì)餐食口味的反應(yīng)，進(jìn)一步可以用來(lái)改進(jìn)就餐環(huán)境、食物口味，給出點(diǎn)餐建議。

大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的關(guān)鍵差異在于其價(jià)值的不可估量。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)在信息表象和傳遞，是對(duì)現(xiàn)象的反饋和描述，讓人通過數(shù)據(jù)去了解數(shù)據(jù)。而大數(shù)據(jù)記錄了現(xiàn)象發(fā)生的整個(gè)過程，通過數(shù)據(jù)不僅能夠了解對(duì)象，還能分析對(duì)象，把握對(duì)象運(yùn)作的規(guī)律，挖掘?qū)ο髢?nèi)部的結(jié)構(gòu)與特點(diǎn)，甚至能了解對(duì)象自己都不知道的信息。

大數(shù)據(jù)價(jià)值的特殊之處在于它的可挖掘性，同樣的一堆數(shù)據(jù)，不同的人能從中看到不同層次的東西。就好像同樣見一個(gè)人，有些人只看他的外形漂不漂亮，有些人能從他的表情中讀出心理活動(dòng)，從眼神中看出閱歷，從衣著打扮中了解品位，從鞋子上了解生活習(xí)慣。我們要用技巧與實(shí)力去挖掘出來(lái)這些深層次的非表象的內(nèi)容，這就是我們統(tǒng)計(jì)大數(shù)據(jù)的現(xiàn)實(shí)意義。

二、大數(shù)據(jù)時(shí)代下運(yùn)維中心運(yùn)維數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

運(yùn)維中心在運(yùn)維過程中有可能產(chǎn)生的數(shù)據(jù)一般來(lái)說(shuō)有以下四種：（1）工作交流類軟件：用戶通過工作交流軟件與運(yùn)維人員進(jìn)行交流，工作交流軟件上會(huì)記錄用戶的疑問和難點(diǎn)。（2）管理類流程數(shù)據(jù)：用戶的申請(qǐng)記錄、故障問題的處理工單、設(shè)備的部署信息等。（3）服務(wù)目錄變更、出入口管理數(shù)據(jù)：設(shè)備的出入庫(kù)管理和服務(wù)目錄變更管理類數(shù)據(jù)。（4）硬件系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)控信息：主要是對(duì)硬件設(shè)備的電源供電環(huán)境、機(jī)房環(huán)境狀況和設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控而得到的數(shù)據(jù)，如機(jī)房溫度、機(jī)房濕度、（電源、內(nèi)存、CPU）的運(yùn)行狀態(tài)信息等。

三、運(yùn)維大數(shù)據(jù)深度挖掘的必要性

運(yùn)維中心每天都會(huì)從各種渠道得到大量的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)完全滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代的4V特征：數(shù)據(jù)量龐大，每天有無(wú)數(shù)人咨詢各種各樣的問題或提出各種各樣的服務(wù)請(qǐng)求；數(shù)據(jù)類型繁雜多樣，有文字、視頻、圖片、語(yǔ)音等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)較多；數(shù)據(jù)價(jià)值密度低，很多監(jiān)控類數(shù)據(jù)均沒有利用價(jià)值；目前運(yùn)維中心數(shù)據(jù)處理能力不高，對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析和利用均靠運(yùn)維人員的運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)技能，且大多數(shù)都是以報(bào)表或圖表的形式來(lái)進(jìn)行展示，分析的效率極低，使用率還不足10%，且實(shí)效性差，因此，難以滿足運(yùn)維中心高效工作的要求。

解決故障問題時(shí)，通常由于信息不對(duì)稱或不及時(shí)造成故障，問題遲遲得不到徹底解決，大部分時(shí)候運(yùn)維人員僅僅能想出一個(gè)臨時(shí)解決方案，這樣的結(jié)果是導(dǎo)致重復(fù)告警，多次的重復(fù)告警會(huì)讓運(yùn)維人員產(chǎn)生麻痹思想，降低了運(yùn)維人員對(duì)故障的警覺性和敏感性。

傳統(tǒng)的運(yùn)維方式通常依賴于運(yùn)維專家的運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)，而一個(gè)運(yùn)維專家需要長(zhǎng)時(shí)間的培訓(xùn)或工作才能得到，周期非常長(zhǎng)，且運(yùn)維專家在處理問題時(shí)的主觀性很強(qiáng)，對(duì)處理故障問題有很大的影響。因此，如何快速的提高運(yùn)維數(shù)據(jù)的利用率成了擺在運(yùn)維人員面前的一道難題。

現(xiàn)階段如何在這海量的運(yùn)維數(shù)據(jù)里，發(fā)現(xiàn)運(yùn)維的價(jià)值、方向，提升運(yùn)維管理水平，提高運(yùn)維人員的業(yè)務(wù)技能、從而獲得較高的用戶滿意度，將成為運(yùn)維中心需要深度思索的問題。

四、深度挖掘運(yùn)維大數(shù)據(jù)的幾點(diǎn)思考

1.主動(dòng)出擊解決用戶痛點(diǎn)

工作藍(lán)信、郵件、微信、QQ等充斥著運(yùn)維中心的角角落落。這種以網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的溝通方式方便快捷，而得到了人們的青睞，現(xiàn)在的人們可以輕松地用電腦或手機(jī)實(shí)現(xiàn)各種類型的文檔和信息的傳遞，運(yùn)維中心人員在和用戶交流過程中，大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)可以協(xié)作運(yùn)維人員分析出哪些區(qū)域的用戶基礎(chǔ)比較薄弱，哪些區(qū)域的用戶對(duì)某些服務(wù)請(qǐng)求有比較高的需求，哪種問題有比較多的用戶咨詢這種通過數(shù)據(jù)互通，場(chǎng)景互聯(lián)，讓數(shù)據(jù)維度更加豐富，從而能更好地知道用戶是誰(shuí)，用戶的痛點(diǎn)在哪里。然后幫助運(yùn)維人員更好地知道用戶需求，運(yùn)維中心人員就可以有針對(duì)性地對(duì)這些用戶和問題進(jìn)行分類處理，提供更好的服務(wù)，以提高用戶滿意度，從而帶來(lái)更大的數(shù)據(jù)價(jià)值。

2.打造統(tǒng)一的安全防護(hù)罩

近年來(lái)隨著網(wǎng)絡(luò)和信息安全問題的日益復(fù)雜和攻擊手段多樣化，對(duì)網(wǎng)絡(luò)與信息安全風(fēng)險(xiǎn)的防護(hù)能力提出了更高的要求。雖然不少用戶都通過Web應(yīng)用防火墻、入侵防御系統(tǒng)、抗拒絕服務(wù)攻擊系統(tǒng)、下一代防火墻等安全防護(hù)手段構(gòu)成了一整套安全防護(hù)體系，但是如果各類安全防護(hù)手段都是獨(dú)立部署，缺乏公司層面統(tǒng)一的日志管理分析系統(tǒng)，就不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)各種異常行為事件，給信息系統(tǒng)的整體安全性和可用性帶來(lái)極大的安全隱患。因此，需要通過部署大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，收集、索引和利用所有應(yīng)用程序、服務(wù)器或網(wǎng)絡(luò)設(shè)備所生成的機(jī)器數(shù)據(jù)，包括操作系統(tǒng)、虛擬化、應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。通過搜索、警告、報(bào)表和知識(shí)庫(kù)，關(guān)聯(lián)分析跨越多個(gè)系統(tǒng)的復(fù)雜事件,并快速定位安全事件、集中排查安全風(fēng)險(xiǎn)和及時(shí)發(fā)現(xiàn)安全威脅，提升IT業(yè)務(wù)整體智能化水平。

3.運(yùn)維中心可以實(shí)現(xiàn)有效的知識(shí)共享

隨著高科技產(chǎn)品的不斷推出，用戶獲取知識(shí)的渠道也越來(lái)越廣泛多樣。通過手機(jī)或電腦獲取相關(guān)知識(shí)成為人們目前使用的最為廣泛的方式。因此，把用戶常咨詢的問題或故障處理步驟，做成知識(shí)存放在知識(shí)庫(kù)里，建立長(zhǎng)期有效的知識(shí)庫(kù)。把運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)知識(shí)化，利用人工智能系統(tǒng)可以做到7×24小時(shí)的常見問題答疑，從而實(shí)現(xiàn)知識(shí)共享，又能極大地方便用戶，提高用戶對(duì)系統(tǒng)的滿意度，同時(shí)還能提高運(yùn)維響應(yīng)速度和服務(wù)質(zhì)量，最后還能避免由于運(yùn)維人員的流失造成的知識(shí)流失，降低運(yùn)維成本。而大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)可以根據(jù)依據(jù)用戶的咨詢情況分析哪些可以形成知識(shí)存放于知識(shí)庫(kù)，并提醒運(yùn)維人員對(duì)該知識(shí)進(jìn)行相應(yīng)的處理；可以協(xié)助運(yùn)維人員知曉知識(shí)庫(kù)里哪些知識(shí)常被查詢，用于確定哪些知識(shí)是屬于有效的知識(shí)；還可以在用戶查詢知識(shí)庫(kù)信息的時(shí)候，把相關(guān)信息都推送給用戶，以縮短用戶查詢的時(shí)間，提高用戶查詢的準(zhǔn)確性，并可以督促運(yùn)維人員不停地優(yōu)化知識(shí)庫(kù)里的相關(guān)知識(shí)，達(dá)到更好服務(wù)用戶的目的。

五、結(jié)語(yǔ)

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，高效利用各種數(shù)據(jù)資源為用戶提供更好的服務(wù)，已成為運(yùn)維中心競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵手段，大數(shù)據(jù)挖掘分析計(jì)算就是從海量的、非完整性的、價(jià)值密度低的和隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的有價(jià)值的數(shù)據(jù)和信息的過程。對(duì)運(yùn)維中心而言，對(duì)運(yùn)維數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的分析挖掘?qū)⒂兄趲椭\(yùn)維中心發(fā)現(xiàn)新的價(jià)值點(diǎn)，有助于幫助運(yùn)維中心轉(zhuǎn)變被動(dòng)響應(yīng)的運(yùn)維模式，提供高其積極主動(dòng)性。