AI挖掘IT運維數(shù)據(jù)價值課件

AI挖掘IT運維數(shù)據(jù)價值技術(shù)創(chuàng)新，變革未來AI挖掘IT運維數(shù)據(jù)價值技術(shù)創(chuàng)新，變革未來1利用“機器語言智能識別”

和“運維數(shù)據(jù)智能展現(xiàn)”

技術(shù)全面提升運維效能和IT運營服務(wù)價值化水平Comm2利用“機器語言智能識別”和“運維數(shù)據(jù)智能展現(xiàn)”技術(shù)全面“玩”平臺的時代無平臺不戰(zhàn)略，整合為王的時代全球最大100家企業(yè)有60家企業(yè)主要收入來自平臺商業(yè)模式全球中國經(jīng)濟的未來趨勢應(yīng)是平臺經(jīng)濟和共享經(jīng)濟中國平臺生態(tài)所有的價值鏈條都將形成“數(shù)據(jù)驅(qū)動”，結(jié)合資產(chǎn)的數(shù)字化與產(chǎn)業(yè)鏈的扁平化，一方面將企業(yè)的邊際成本趨于0，另一方面，打破橫向邊界，使得規(guī)模經(jīng)濟可以相對無限擴展注：來自哈佛大學(xué)的研究3“玩”平臺的時代無平臺不戰(zhàn)略，整合為王的時代全球最大100家“玩”數(shù)據(jù)的時代4數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化數(shù)字化轉(zhuǎn)型人工智能時代開啟2017年是AI元年，數(shù)據(jù)分析是關(guān)鍵2016年11月2日國際數(shù)據(jù)公司（IDC）發(fā)布了預(yù)測，列舉了未來36個月內(nèi)IT組織將出現(xiàn)的十大變化趨勢，并指導(dǎo)資深I(lǐng)T高管們?nèi)绾沃贫ㄆ淙闕T戰(zhàn)略計劃。其中，七大趨勢與數(shù)字化轉(zhuǎn)型有關(guān)?！巴妗睌?shù)據(jù)的時代4數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化數(shù)字化轉(zhuǎn)型人工智能時代開啟2014創(chuàng)造智慧的微服務(wù)平臺數(shù)據(jù)信息知識智慧共享5創(chuàng)造智慧的微服務(wù)平臺數(shù)據(jù)信息知識智慧共享5IT應(yīng)用場景業(yè)務(wù)應(yīng)用應(yīng)用程序、中間件、數(shù)據(jù)庫主機（含虛擬化）OS、服務(wù)器、存儲網(wǎng)絡(luò)（含虛擬化）防火墻

、交換機數(shù)據(jù)中心自底向上支撐自頂向下依賴行為人計算環(huán)境配置日志結(jié)果運行監(jiān)控安全防護與監(jiān)控業(yè)務(wù)規(guī)則人員操作日志業(yè)務(wù)交易日志業(yè)務(wù)交易結(jié)果規(guī)則配置人員操作日志運行日志配置變更規(guī)則配置人員操作日志運行日志配置變更規(guī)則配置人員操作日志運行日志流量日志配置變更規(guī)則配置人員操作日志運行日志門禁日志配置變更規(guī)則配置人員操作日志運行日志運行監(jiān)控事件安全事件用戶計算資源關(guān)系數(shù)據(jù)6IT應(yīng)用場景業(yè)務(wù)應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)（含虛擬化）自底向上支撐自頂向下挖掘運維數(shù)據(jù)價值洞察優(yōu)化共享 協(xié)同質(zhì)量、效率、成本

計算資源 資源發(fā)現(xiàn)--有什么資源、資源關(guān)聯(lián)關(guān)系、資源架構(gòu)（業(yè)務(wù)架構(gòu)、應(yīng)用架構(gòu)、數(shù)據(jù)架構(gòu)）資源運行--資源運行、資源使用、資源不可用恢復(fù)、資源質(zhì)量、…

…資源維護--資源變更質(zhì)量、資源存量、資源容量、第三方服務(wù)、…

…人用戶體驗、管理員行為合規(guī)、管理員效率、管理員運維質(zhì)量、…

…

計算資源 資源品牌、資源運行監(jiān)控閥值、資源架構(gòu)、資源容量、第三方服務(wù)、資源變更操作、…

…人用戶體驗、管理員結(jié)構(gòu)、…

…IT內(nèi)部與上級領(lǐng)導(dǎo)與業(yè)務(wù)部門與第三方服務(wù)商與第三方監(jiān)管IT內(nèi)部與上級領(lǐng)導(dǎo)與業(yè)務(wù)部門與第三方服務(wù)商與第三方監(jiān)管數(shù)據(jù)驅(qū)動創(chuàng)新挖掘運維數(shù)據(jù)價值洞察優(yōu)化共享 協(xié)同質(zhì)量、效率、成本計算資7將業(yè)務(wù)交易涉及到的網(wǎng)絡(luò)、硬件、應(yīng)用、數(shù)據(jù)庫等多個節(jié)點的產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)分析、聚合分析?？梢曀阉鞣治鱿到y(tǒng)日志

配置信息操作日志

告警事件流量數(shù)據(jù)

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)變更日志

登錄日志結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主機操作系統(tǒng)應(yīng)用系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)/安全設(shè)備數(shù)據(jù)庫中間件采集iHolstein

平臺洞察優(yōu)化共享

質(zhì)量、效率、成本

計算資源 人

計算資源 人

IT內(nèi)

IT外

企業(yè)外部 挖掘運維數(shù)據(jù)價值數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)將業(yè)務(wù)交易涉及到的網(wǎng)絡(luò)、硬件、應(yīng)用、數(shù)據(jù)庫等多個節(jié)點的產(chǎn)8

數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)工作臺架構(gòu)基于iHolstein平臺的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)可視化界面數(shù)據(jù)應(yīng)用企業(yè)數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)基于大數(shù)據(jù)+機器學(xué)習(xí)+應(yīng)用容器的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)工作臺數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)拿得到讀得懂理得順看得清數(shù)據(jù)連接適配器管理采集策略管理分布式采集分級采集數(shù)據(jù)泛化數(shù)據(jù)語義語義轉(zhuǎn)換全文索引海量存儲數(shù)據(jù)關(guān)系關(guān)聯(lián)分析學(xué)習(xí)ML/DL探索性分析EDA迭代分析異常分析…….可視化智能檢索報表、儀表盤微服務(wù)開發(fā)接口微服務(wù)開發(fā)工具包應(yīng)用發(fā)布應(yīng)用運行報表儀表盤9數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)工作臺架構(gòu)基于iHolstein平臺的數(shù)據(jù)應(yīng)用企業(yè)9

數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)工作臺技術(shù)優(yōu)越性架構(gòu)-松耦合：樂高積木原理，快速靈活完成數(shù)據(jù)處理-開放：幾乎所有的平臺功能都提供接口開放-擴展：部署支持在線不斷業(yè)務(wù)擴展方式；支持自定義算法熱部署功能-微應(yīng)用：應(yīng)對數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)應(yīng)用需求模糊性-大數(shù)據(jù)+機器學(xué)習(xí)的融合-EDA：探索式分析，快速構(gòu)建真實的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)處理模型-IHL：獨有的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)處理語言，零代碼呈現(xiàn)分析結(jié)果，所思即所得電信級的數(shù)據(jù)采集和處理能力10數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)工作臺技術(shù)優(yōu)越性架構(gòu)1010

異構(gòu)的消除數(shù)據(jù)連接數(shù)據(jù)語義數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)分析可視化數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)處理行業(yè)工具1.Flume2.LogStash3.NxLog4.Scribe5.Kafka6.……HadoopElasticSearch3.MongDB4.Hbase5.……1.Spark2.Storm3.MahoutWEKAPig6......EChartsD3.jsExecl4.Kabana5.Ireport6.……1.定制化工具掌握1名工程師半年時間1名工程師半年時間1名工程師1年時間1名工程師半年時間人力成本30萬/年iHolstein1人2周掌握使用1名工程師1年時間1人1天掌握使用

1人1天掌握使用30萬/年30萬/年30萬/年30萬/年異構(gòu)的消除數(shù)據(jù)連接數(shù)據(jù)語義數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)分析可視化數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)處11idea

idea的快速可視所思及所得搜索結(jié)果（行列、圖表）報表應(yīng)用儀表盤iHolstein數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)工作臺各種數(shù)據(jù)擦除式交互 擦除式交互智能搜索、報表制作、儀表盤制作、應(yīng)用制作ideaidea的快速可視搜索結(jié)果報表應(yīng)用儀表盤iHols12

idea的快速可視DEMO設(shè)計+數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)

=

功能實現(xiàn)自動發(fā)布 業(yè)務(wù)流程分析故障自動定位iHolstein 數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)工作臺實現(xiàn)周期平均縮短3/5故障恢復(fù)時間平均縮短2/3低成本、高效率數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)可視開發(fā)創(chuàng)新模式13idea的快速可視DEMO設(shè)計+數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)=功能實現(xiàn)自動13

產(chǎn)品特點低成本、高效率“玩”數(shù)據(jù)，創(chuàng)造智慧的平臺大數(shù)據(jù)分析+機器學(xué)習(xí)一站式強大、易用、高兼容微應(yīng)用+容器打通數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)價值實現(xiàn)的最后一公里共享場景、人才、知識14產(chǎn)品特點低成本、高效率“玩”大數(shù)據(jù)分析+一站式微應(yīng)用+容14AI挖掘IT運維數(shù)據(jù)價值課件15AI挖掘IT運維數(shù)據(jù)價值技術(shù)創(chuàng)新，變革未來AI挖掘IT運維數(shù)據(jù)價值技術(shù)創(chuàng)新，變革未來16利用“機器語言智能識別”

和“運維數(shù)據(jù)智能展現(xiàn)”

技術(shù)全面提升運維效能和IT運營服務(wù)價值化水平Comm17利用“機器語言智能識別”和“運維數(shù)據(jù)智能展現(xiàn)”技術(shù)全面“玩”平臺的時代無平臺不戰(zhàn)略，整合為王的時代全球最大100家企業(yè)有60家企業(yè)主要收入來自平臺商業(yè)模式全球中國經(jīng)濟的未來趨勢應(yīng)是平臺經(jīng)濟和共享經(jīng)濟中國平臺生態(tài)所有的價值鏈條都將形成“數(shù)據(jù)驅(qū)動”，結(jié)合資產(chǎn)的數(shù)字化與產(chǎn)業(yè)鏈的扁平化，一方面將企業(yè)的邊際成本趨于0，另一方面，打破橫向邊界，使得規(guī)模經(jīng)濟可以相對無限擴展注：來自哈佛大學(xué)的研究18“玩”平臺的時代無平臺不戰(zhàn)略，整合為王的時代全球最大100家“玩”數(shù)據(jù)的時代4數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化數(shù)字化轉(zhuǎn)型人工智能時代開啟2017年是AI元年，數(shù)據(jù)分析是關(guān)鍵2016年11月2日國際數(shù)據(jù)公司（IDC）發(fā)布了預(yù)測，列舉了未來36個月內(nèi)IT組織將出現(xiàn)的十大變化趨勢，并指導(dǎo)資深I(lǐng)T高管們?nèi)绾沃贫ㄆ淙闕T戰(zhàn)略計劃。其中，七大趨勢與數(shù)字化轉(zhuǎn)型有關(guān)?！巴妗睌?shù)據(jù)的時代4數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化數(shù)字化轉(zhuǎn)型人工智能時代開啟20119創(chuàng)造智慧的微服務(wù)平臺數(shù)據(jù)信息知識智慧共享20創(chuàng)造智慧的微服務(wù)平臺數(shù)據(jù)信息知識智慧共享5IT應(yīng)用場景業(yè)務(wù)應(yīng)用應(yīng)用程序、中間件、數(shù)據(jù)庫主機（含虛擬化）OS、服務(wù)器、存儲網(wǎng)絡(luò)（含虛擬化）防火墻

、交換機數(shù)據(jù)中心自底向上支撐自頂向下依賴行為人計算環(huán)境配置日志結(jié)果運行監(jiān)控安全防護與監(jiān)控業(yè)務(wù)規(guī)則人員操作日志業(yè)務(wù)交易日志業(yè)務(wù)交易結(jié)果規(guī)則配置人員操作日志運行日志配置變更規(guī)則配置人員操作日志運行日志配置變更規(guī)則配置人員操作日志運行日志流量日志配置變更規(guī)則配置人員操作日志運行日志門禁日志配置變更規(guī)則配置人員操作日志運行日志運行監(jiān)控事件安全事件用戶計算資源關(guān)系數(shù)據(jù)21IT應(yīng)用場景業(yè)務(wù)應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)（含虛擬化）自底向上支撐自頂向下挖掘運維數(shù)據(jù)價值洞察優(yōu)化共享 協(xié)同質(zhì)量、效率、成本

計算資源 資源發(fā)現(xiàn)--有什么資源、資源關(guān)聯(lián)關(guān)系、資源架構(gòu)（業(yè)務(wù)架構(gòu)、應(yīng)用架構(gòu)、數(shù)據(jù)架構(gòu)）資源運行--資源運行、資源使用、資源不可用恢復(fù)、資源質(zhì)量、…

…資源維護--資源變更質(zhì)量、資源存量、資源容量、第三方服務(wù)、…

…人用戶體驗、管理員行為合規(guī)、管理員效率、管理員運維質(zhì)量、…

…

計算資源 資源品牌、資源運行監(jiān)控閥值、資源架構(gòu)、資源容量、第三方服務(wù)、資源變更操作、…

…人用戶體驗、管理員結(jié)構(gòu)、…

…IT內(nèi)部與上級領(lǐng)導(dǎo)與業(yè)務(wù)部門與第三方服務(wù)商與第三方監(jiān)管IT內(nèi)部與上級領(lǐng)導(dǎo)與業(yè)務(wù)部門與第三方服務(wù)商與第三方監(jiān)管數(shù)據(jù)驅(qū)動創(chuàng)新挖掘運維數(shù)據(jù)價值洞察優(yōu)化共享 協(xié)同質(zhì)量、效率、成本計算資22將業(yè)務(wù)交易涉及到的網(wǎng)絡(luò)、硬件、應(yīng)用、數(shù)據(jù)庫等多個節(jié)點的產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)分析、聚合分析?？梢曀阉鞣治鱿到y(tǒng)日志

配置信息操作日志

告警事件流量數(shù)據(jù)

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)變更日志

登錄日志結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主機操作系統(tǒng)應(yīng)用系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)/安全設(shè)備數(shù)據(jù)庫中間件采集iHolstein

平臺洞察優(yōu)化共享

質(zhì)量、效率、成本

計算資源 人

計算資源 人

IT內(nèi)

IT外

企業(yè)外部 挖掘運維數(shù)據(jù)價值數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)將業(yè)務(wù)交易涉及到的網(wǎng)絡(luò)、硬件、應(yīng)用、數(shù)據(jù)庫等多個節(jié)點的產(chǎn)23

數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)工作臺架構(gòu)基于iHolstein平臺的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)可視化界面數(shù)據(jù)應(yīng)用企業(yè)數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)基于大數(shù)據(jù)+機器學(xué)習(xí)+應(yīng)用容器的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)工作臺數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)拿得到讀得懂理得順看得清數(shù)據(jù)連接適配器管理采集策略管理分布式采集分級采集數(shù)據(jù)泛化數(shù)據(jù)語義語義轉(zhuǎn)換全文索引海量存儲數(shù)據(jù)關(guān)系關(guān)聯(lián)分析學(xué)習(xí)ML/DL探索性分析EDA迭代分析異常分析…….可視化智能檢索報表、儀表盤微服務(wù)開發(fā)接口微服務(wù)開發(fā)工具包應(yīng)用發(fā)布應(yīng)用運行報表儀表盤24數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)工作臺架構(gòu)基于iHolstein平臺的數(shù)據(jù)應(yīng)用企業(yè)24

數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)工作臺技術(shù)優(yōu)越性架構(gòu)-松耦合：樂高積木原理，快速靈活完成數(shù)據(jù)處理-開放：幾乎所有的平臺功能都提供接口開放-擴展：部署支持在線不斷業(yè)務(wù)擴展方式；支持自定義算法熱部署功能-微應(yīng)用：應(yīng)對數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)應(yīng)用需求模糊性-大數(shù)據(jù)+機器學(xué)習(xí)的融合-EDA：探索式分析，快速構(gòu)建真實的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)處理模型-IHL：獨有的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)處理語言，零代碼呈現(xiàn)分析結(jié)果，所思即所得電信級的數(shù)據(jù)采集和處理能力25數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)工作臺技術(shù)優(yōu)越性架構(gòu)1025

異構(gòu)的消除數(shù)據(jù)連接數(shù)據(jù)語義數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)分析可視化數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)處理行業(yè)工具1.Flume2.LogStash3.NxLog4.Scribe5.Kafka6.……HadoopElasticSearch3.MongDB4.Hbase5.……1.Spark2.Storm3.MahoutWEKAPig6......EChartsD3.jsExecl4.Kabana5.Ireport6.……1.定制化工具掌握1名工程師半年時間1名工程師半年時間1