海量日志处理系统

海量日志处理系统

转载自董的博客

https://www.sodocs.net/doc/e94252826.html,/search-engine/log-systems/1. 背景介绍许多公司的平台每天会产生大量的日志（一般为流式数据，如，搜索引擎的pv，查询等），处理这些日志需要特定的日志系统，一般而言，这些系统需要具有以下特征：（1）构建应用系统和分析系统的桥梁，并将它们之间的关联解耦；（2）支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统；（3）具有高可扩展性。即：当数据量增加时，可以通过增加节点进行水平扩展。本文从设计架构，负载均衡，可扩展性和容错性等方面对比了当今开源的日志系统，包括facebook的scribe，apache的chukwa，linkedin的kafka和cloudera的flume等。2. FaceBook的ScribeScribe是facebook 开源的日志收集系统，在facebook内部已经得到大量的应用。它能够从各种日志源上收集日志，存储到一个中央存储系统（可以是NFS，分布式文件系统等）上，以便于进行集中统计分析处理。它为日志的“分布式收集，统一处理”提供了一个可扩展的，高容错的方案。它最重要的特点是容错性好。当后端的存储系统crash时，scribe会将数据写到本地磁盘上，当存储系统恢复正常后，scribe将日志重新加载到存储系统中。架构：scribe的架构比较简单，主要包括三部

分，分别为scribe agent，scribe和存储系统。(1) scribe agentscribe agent实际上是一个thriftclient。向scribe发送数据的唯一方法是使用thriftclient，scribe内部定义了一个thrift 接口，用户使用该接口将数据发送给server。(2) scribescribe 接收到thrift client发送过来的数据，根据配置文件，将不同topic的数据发送给不同的对象。scribe提供了各种各样的store，如file，HDFS等，scribe可将数据加载到这些store 中。(3) 存储系统存储系统实际上就是scribe中的store，当前scribe支持非常多的store，包括file（文件），buffer（双层存储，一个主储存，一个副存储），network（另一个scribe 服务器），bucket（包含多个store，通过hash的将数据存到不同store中），null(忽略数据)，thriftfile（写到一个Thrift TFileTransport文件中）和multi（把数据同时存放到不同store 中）。3. Apache的Chukwachukwa是一个非常新的开源项目，由于其属于hadoop系列产品，因而使用了很多hadoop的组件（用HDFS存储，用mapreduce处理数据），它提供了很多模块以支持hadoop集群日志分析。需求：(1) 灵活的，动态可控的数据源(2) 高性能，高可扩展的存储系统(3) 合适的框架，用于对收集到的大规模数据进行分析框架：Chukwa中主要有3种角色，分别为：adaptor，agent，collector。(1) Adaptor 数据源可封装其他数据源，如file，unix命令行工具等目前可用的数据源有：hadoop logs，应用程序度量数据，系统参

数数据（如linux cpu使用流率）。(2) HDFS 存储系统Chukwa 采用了HDFS作为存储系统。HDFS的设计初衷是支持大文件存储和小并发高速写的应用场景，而日志系统的特点恰好相反，它需支持高并发低速率的写和大量小文件的存储。需要注意的是，直接写到HDFS上的小文件是不可见的，直到关闭文件，另外，HDFS不支持文件重新打开。(3) Collector 和Agent为了克服(2)中的问题，增加了agent和collector阶段。Agent的作用：给adaptor提供各种服务，包括：启动和关闭adaptor，将数据通过HTTP传递给Collector；定期记录adaptor状态，以便crash后恢复。Collector的作用：对多个数据源发过来的数据进行合并，然后加载到HDFS中；隐藏HDFS实现的细节，如，HDFS版本更换后，只需修改collector 即可。(4) Demux和achieving直接支持利用MapReduce处理数据。它内置了两个mapreduce作业，分别用于获取data和将data转化为结构化的log。存储到data store（可以是数据库或者HDFS等）中。4. LinkedIn的KafkaKafka是2010年12月份开源的项目，采用scala语言编写，使用了多种效率优化机制，整体架构比较新颖（push/pull），更适合异构集群。设计目标：(1) 数据在磁盘上的存取代价为O(1)

(2) 高吞吐率，在普通的服务器上每秒也能处理几十万条消息(3) 分布式架构，能够对消息分区(4) 支持将数据并行的加

载到hadoop架构：Kafka实际上是一个消息发布订阅系统。producer向某个topic发布消息，而consumer订阅某个topic 的消息，进而一旦有新的关于某个topic的消息，broker会传递给订阅它的所有consumer。在kafka中，消息是按topic 组织的，而每个topic又会分为多个partition，这样便于管理数据和进行负载均衡。同时，它也使用了zookeeper进行负载均衡。Kafka中主要有三种角色，分别为producer，broker 和consumer。(1) ProducerProducer的任务是向broker发送数据。Kafka提供了两种producer接口，一种是low_level接口，使用该接口会向特定的broker的某个topic下的某个partition发送数据；另一种那个是high level接口，该接口支持同步/异步发送数据，基于zookeeper的broker自动识别和负载均衡（基于Partitioner）。其中，基于zookeeper的broker 自动识别值得一说。producer可以通过zookeeper获取可用的broker列表，也可以在zookeeper中注册listener，该listener 在以下情况下会被唤醒：a．添加一个broker

b．删除一个broker

c．注册新的topic

d．broker注册已存在的topic

当producer得知以上时间时，可根据需要采取一定的行动。

(2) BrokerBroker采取了多种策略提高数据处理效率，包括sendfile和zero copy等技术。(3) Consumerconsumer的作用是将日志信息加载到中央存储系统上。kafka提供了两种consumer接口，一种是low level的，它维护到某一个broker 的连接，并且这个连接是无状态的，即，每次从broker上pull 数据时，都要告诉broker数据的偏移量。另一种是high-level 接口，它隐藏了broker的细节，允许consumer从broker上push数据而不必关心网络拓扑结构。更重要的是，对于大部分日志系统而言，consumer已经获取的数据信息都由broker 保存，而在kafka中，由consumer自己维护所取数据信息。

5. Cloudera的FlumeFlume是cloudera于2009年7月开源的日志系统。它内置的各种组件非常齐全，用户几乎不必进行任何额外开发即可使用。设计目标：(1) 可靠性当节点出现故障时，日志能够被传送到其他节点上而不会丢失。Flume 提供了三种级别的可靠性保障，从强到弱依次分别为：

end-to-end（收到数据agent首先将event写到磁盘上，当数据传送成功后，再删除；如果数据发送失败，可以重新发送。），Store on failure（这也是scribe采用的策略，当数据接收方crash时，将数据写到本地，待恢复后，继续发送），Best effort（数据发送到接收方后，不会进行确认）。(2) 可扩展性

Flume采用了三层架构，分别问agent，collector和storage，每一层均可以水平扩展。其中，所有agent和collector由master统一管理，这使得系统容易监控和维护，且master允许有多个（使用ZooKeeper进行管理和负载均衡），这就避免了单点故障问题。(3) 可管理性所有agent和colletor由master统一管理，这使得系统便于维护。用户可以在master 上查看各个数据源或者数据流执行情况，且可以对各个数据源配置和动态加载。Flume提供了web 和shell script command两种形式对数据流进行管理。(4) 功能可扩展性用户可以根据需要添加自己的agent，colletor或者storage。此外，Flume自带了很多组件，包括各种agent（file，syslog 等），collector和storage（file，HDFS等）。架构：正如前面提到的，Flume采用了分层架构，由三层组成，分别为agent，collector和storage。其中，agent和collector均由两部分组成：source和sink，source是数据来源，sink是数据去向。(1) agentagent的作用是将数据源的数据发送给collector，Flume 自带了很多直接可用的数据源（source），如：text(“filename”)：将文件filename作为数据源，按行发送tail(“filename”)：探测filename新产生的数据，按行发送出去fsyslogTcp(5140)：监听TCP的5140端口，并且接收到的数据发送出去同时提供了很多sink，如：console[("format")] ：直接将将数据显示在桌面上text(“txtfile”)：将数据写到文件txtfile中

dfs(“dfsfile”)：将数据写到HDFS上的dfsfile文件中syslogTcp(“host”,port)：将数据通过TCP传递给host节点(2) collectorcollector的作用是将多个agent的数据汇总后，加载到storage中。它的source和sink与agent类似。下面例子中，agent监听TCP的5140端口接收到的数据，并发送给collector，由collector将数据加载到HDFS上。host : syslogTcp(5140) |agentSink("localhost",35853) ;

collector : collectorSource(35853)

|collectorSink("hdfs://namenode/user/flume/","syslog");一个更复杂的例子如下：有6个agent，3个collector，所有collector 均将数据导入HDFS中。agent A，B将数据发送给collectorA，agent C，D将数据发送给collector B，agent E，F将数据发送给collector C。同时，为每个agent添加end-to-end可靠性保障（Flume的三种可靠性保障分别由agentE2EChain, agentDFOChain, and agentBEChain实现），如，当collector A 出现故障时，agent A和agent B会将数据分别发给collector B 和collector C。下面是简写的配置文件片段：1

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agentA : src |

agentE2EChain("collectorA:35853","collectorB:35853");agentB : src |

agentE2EChain("collectorA:35853","collectorC:35853");agentC : src |

agentE2EChain("collectorB:35853","collectorA:35853");agentD : src |

agentE2EChain("collectorB:35853","collectorC:35853");agentE : src |

agentE2EChain("collectorC:35853","collectorA:35853");agentF : src |

agentE2EChain("collectorC:35853","collectorB:35853");collect orA : collectorSource(35853) |

collectorSink("hdfs://...","src");collectorB :

collectorSource(35853) |

collectorSink("hdfs://...","src");collectorC : collectorSource(35853) | collectorSink("hdfs://...","src");

基于一种海量数据处理分析系统设计文档

中科基于一种海量数据处理分析 系统的设计文档 一、海量数据处理的背景分析 在当前这个信息量飞速增长的时代，业的成功已经越来越多地与其海量数据处理能力相关联。高效、迅速地从海量数据中挖掘出潜在价值并转化为决策依据的能力，将成为企业的核心竞争力。数据的重要性毋庸置疑，但随着数据的产生速度越来越快，数据量越来越大，数据处理技术的挑战自然也越来越大。如何从海量数据中挖掘出价值所在，分析出深层含义，进而转化为可操作的信息，已经成为各互联网企业不得不研究的课题。数据量的增长，以及分析需求的越来越复杂，将会对互联网公司的数据处理能力提出越来越高的要求、越来越大的挑战。但每一个场景都有其特点与功能，充分分析其数据特性，将合适的软件用在合适的场景下，才能更好地解决实际问题。 二、海量数据处理分析的特点 （一）、数据量大，情况多变 现在的数据量比以前任何时期更多，生成的速度更快，以前如果说有10条数据，繁琐的操作时每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，情况多变，手工操作是完不成任务的。例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序将会终止。海量数据处理系统的诞生是输入层每个神经元的输入是同一个向量的一个分量，产生的输出作

为隐藏层的输入，输出层每一个神经元都会产生一个标量结果，所以整个输出层所有神经元的输出构成一个向量，向量的维数等于输出层神经元的数目在人工神经网络模型中，各个神经元通过获取输入和反馈，相对独立地进行训练和参数计算。其拓扑结构的重要特点便是每一层内部的神经元之间相互独立，各个层次间的神经元相互依赖。 由于各个层次内部神经元相互独立，使得各个层次内部的神经元的训练可以并行化。但由于不同层之间的神经元具有相互依赖关系，因此各个层次之间仍然是串行处理的。可以将划分出的每一层内部的不同神经元通过map操作分布到不同的计算机上。各个神经元在不同的计算终端上进行训练，在统一的调度和精度控制下进行多个层次的神经元的训练，这样神经网络算法的训练就可以实现并行化。训练结束后，同样可以通过每层内节点的并行化处理快速地得到输出结果。在神经网络算法中，每层内的节点都可以进行并行化处理，并行化程度非常高。 （二）、软硬件要求高，系统资源占用率高 各种应用对存储系统提出了更多的需求，数据访问需要更高的带宽，不仅要保证数据的高可用性，还要保证服务的高可用性；可扩展性：应用在不断变化，系统规模也在不断变化，这就要求系统提供很好的扩展性，并在容量、性能、管理等方面都能适应应用的变化；对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，对电脑的内存、显卡、硬盘及网络都要求相对较高！其中对网络要求高的原因是因为其引入目前最前沿的“云端计算”好多东西都要从网络上调用；对硬盘要求是最高的，用SATA6.0的固态硬盘，对整机性能限制比较大的就是高速系统总线对低速硬盘传输，32位的系统，最大只能认到3.5G内存，就是说，不论你装几根内存条，装多大容量的内存条，你装8G的，它也只能用到3.5G，64位的系统就可以突破了这个限制。如果你的电脑配置不是特别高的话，XP是比较好的选择。32位的XP是最低要求。基于23G互操作测试生成23G互操作测试报告测试起始点时间、测试终止点时间、 3G网络驻留时间（秒）、2G网络驻留时间（秒）、3G覆盖总采样点、3G覆盖总采样点不同区间数量统计、3G覆盖总采样点不同门限范围内数量统计、2G覆盖总采样点、2G覆盖总采样点不同区间数量统计、2G覆盖总采样点不同门限范围内数量统计、3G到2G重选成功次数、2G到3G重选成功次数、3G到2G切换尝试次数、3G到2G切换成功次数、切换掉话次数和其它掉话次数。

海量运维与运营规划之道2.0

海量运维、运营规划之道 v2 质量、效率、成本

运维简史及行业、职业红利海量运维、运营规划实践2.0运维的趋势及职业发展建议

关于运维 There are a thousand Hamlets in a thousand people's eyes.——莎士比亚 译：一千个人心中有一千个哈姆雷特。

1,000,000 75,000 50,000 25,000 1994 ~ 1997 ~ 2000 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 201660% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 网民数 增长率 互联网与运维 人 口 红 利 行 业 红 利 职 业 红 利 OP人力时代 OP工具时代 OP小平台时代 OP大平台时代 OP云时代 9400 11100 13700 21000 29800 38400 45700 51310 56400 61758 64875 6882672955 7.2% 18% 23.4% 53.3% 41.9% 28.8% 19.1% 12.2%9.9%9.5% 5% 6.1% 6% 3G4G、美股5G 金融危机、奥运、 汶川地震 互联网泡沫、 非典 Web2.0、新 媒体 Web1.0、 资讯 数据来源：中国互联网信息中心CNNIC

人才通道 产品 设计 软件开发 技术支撑 质量管理 产品策划 产品运营 网页美术 策划与制作 用户研究 页面构建 UI交互 游戏UI美术 游戏2D 游戏3D 运营开发工程师 后台开发工程师 前台开发工程师 移动终端开发工程师 IT应用开发工程师 测试开发工程师 应用运维工程师 运营管理工程师 系统管理工程师 网络管理工程师 应用安全工程师 运维安全工程师 IDC服务工程师 桌面支持工程师 系统测试工程师 QA工程师 配置管理工程师游戏测试工程师 横向运维模式，静态、动态、逻辑、DBA、存储、容器、云等

常用大数据量、海量数据处理方法 (算法)总结

大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu goog le 腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。 1.Bloom filter 适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集 基本原理及要点： 对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。 还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m 的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任

意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为0，则m应该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg 表示以2为底的对数)。 举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。 注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。 扩展： Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作。Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。 问题实例：给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用6 4字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至n个文件呢？ 根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个

运维必备制度-故障分级和处罚规范

运维必备制度故障分级和处罚规范 作者简介 唐文，《海量运维、运营规划之道》一书作者，关于海量运维、运营规划，我想业界都没有准确的定义，假如说互联网的架构师用能否设计多高的摩天大楼来衡量架构能力，那运维、运营更多的是在关注互联网服务的质量、效率、成本、故障、瓶颈，用户的忍耐、抱怨等问题。 在接下来的日子里，将以质量、效率、成本为核心，从运营规划、管理、流程/规范、系统/平台，监控、告警、安全、优化、考核等几个维度结合案例来与大家分享自己的体会，内容大致如下所示。

编者按：一个好的制度是可操作、可执行的，不是高高挂起的。每个公司情况不同，制度需要定期根据公司自身情况进行适当修改，以下文章算是一个制度的模板，仅供参考，要想使用肯定还需要修改。 正文 互联网产品提供7*24小时服务，而因人为操作、程序Bug等原因导致服务不可用是影响服务持续运行的重要原因，为了提高各业务产品的运维和运营质量，规范各业务线的服务、故障响应，拟定和发布“故障分级和处罚规范”是非常必要的。 故障分级标准 运营故障中，对非不可抗力所造成的故障归类为“故障”，对于故障将追究故障的分级，故障责任人，及故障处理结果。下面将就各类故障级别进行定义说明，由于故障可能在多方面体现影响，所以故障的综合等级评定原则，取各个方面中严重等级最高者为该故障综合严重等级，故障分级如下所示。 故障分级表

故障奖惩制度 运营故障处理评定是根据相关责任人对故障的响应、处理、完成结果等因素来对故障的处理情况进行综合评定，部门内会依据这个评定来对故障处罚等级进行调整。该评定只用于由部门内决定的故障处罚分级，公司的处罚条例不受此约束。符合下面条件者，可以对故障处罚等级进行适当降级，具体所降等级由部门领导决定，故障升级制如下所示。 故障升级制度表 对于所出现的各级运营故障，如果运营故障的主要原因由人为工作疏忽/失误所导致，参照以下处罚标准对个人和项目组进行相关惩处，任何运营故障，要及时通报相关领导或相关处理人员，对于延报、瞒报故障者，将从严处罚，故障分级及处罚如下所示。 故障分级表

如何处理数据库中海量数据,以及处理数据库海量数据的经验和技巧

如何处理数据库中海量数据，以及处理数据库海量数据的经验和技巧 疯狂代码 https://www.sodocs.net/doc/e94252826.html,/ ?:http:/https://www.sodocs.net/doc/e94252826.html,/DataBase/Article11068.html 海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究。　基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提 高了处理效率和处理的成功率。在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面：一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。 ;如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。二、软硬件要求高，系统资源占用过高 对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。三、要求很高的处理方法和技巧。 这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。下面我们来详细介绍一下处理海量数据的经验和技巧：一、选用优秀的数据库工具 现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用 Oracle或者DB2，微软公 司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘，傲博知识库等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要， 例如Informatic，Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。二、编写优良的程序代码 处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。三、对海量数据进行分区操作 对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式 ，不过处理机制大体相同。例 如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷， 而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。四、建立广泛的索引 对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复 合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合 操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。五、建立缓存机制 当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。六、加大虚拟内存 如果系统资源有 限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理，内存为

样章_海量运维监控系统规划与部署(基于Linux+Nagios+Centreon+NagVis等)

企业级IT监控系统概述 众所周知，随着中国经济的迅猛发展，国内企业的信息化发展也取得了前所未有的 成就，无论是部署规模还是运维规模都变得庞大起来。伴随而来的企业信息化需求逐步迈向多元化，层次化，异构化，使得IT基础框架和上层应用日益复杂。为了确保信息服务质量、提升安全性，对于在此类企业从事IT运维工作的管理人员和技术人员来讲，如何及时获得信息系统告警信息、迅速定位故障原因、快速高效地处理各类IT问题、降低故障率和故障响应时间等等，就称为亟待解决的问题和难点。 目前来说，很多企业的核心业务都已经完全信息化。为了确保业务稳定可靠，并且快速有效地开展，企业经常会运用多个信息系统进行消息传递和系统交互，从而加大了故障定位的时间和问题解决的难度。面对系统宕机或者服务中断，每一位负责任的IT运维管理人员在面对用户的投诉、领导的问责、同事们的紧张时，无不在殚精竭虑地思考如何能够快速准确地定位系统故障，及时采取有效手段使故障能够快速解决，业务能够及时恢复。如此一来，研发并部署一套适合企业特点的，能够统一管理和展现各种监控资源，实现集中告警，全面协助IT运维管理人员实时掌握系统整体运行状态，快速定位故障，缩短处理时间的企业级IT运维监控系统就显得迫在眉睫了。 什么是IT运维监控系统 既然IT运维监控系统这么重要，那么究竟什么才是IT运维监控系统呢？ 所谓IT运维监控系统，有如下两层含义-“监”指的是对其他服务器的检测、监视；“控”指的是对其他服务器的控制，掌控。IT运维监控系统往往是一套独立的信息系统、或者是若干信息系统的集合，用以对其他信息系统进行问题检测，甚至能够实现对其他信息系统进行部分或者完全的远程控制。 例如，就服务器检测而言，监控系统能够周期性地连接到一个HTTP服务器上，检测其是否能够正常响应浏览器的请求。又例如，监控系统能够接收系统管理人员的指令，在被监控的服务器上执行一个脚本，完成某项控制类操作。这一切听起来好像很简单，但是别忘了，许多商业性质的系统监控软件都不再是简单的单一软件，而是摇身一变，成为多个组件在一起才能发挥作用的“套件”，且售价动辄都是上百万人民币，还不算上后期的实施和维

海量数据处理小结

海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面： 一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。 二、软硬件要求高，系统资源占用率高。对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。 三、要求很高的处理方法和技巧。这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。那么处理海量数据有哪些经验和技巧呢，我把我所知道的罗列一下，以供大家参考： 一、选用优秀的数据库工具现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用Oracle或者DB2，微软公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要，例如Informatic，Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。 二、编写优良的程序代码处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。 三、对海量数据进行分区操作对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。例如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。 四、建立广泛的索引对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。 五、建立缓存机制当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。 六、加大虚拟内存如果系统资源有限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理，内存为1GB，1个P4 2.4G的CPU，对这么大的数据量进行聚合操作是有问题的，提示内存不足，那么采用了加大虚拟内存的方法来解决，在6块磁盘分区上分别建立了6个4096M的磁盘分区，用于虚拟内存，这样虚拟的内存则增加为4096*6 + 1024 = 25600 M，解决了数据处理中的内存不足问题。 七、分批处理海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理，然后处理后的数据再进行合并操作，这样逐个击破，有利于小数据量的处理，不至于面对大数据量带来的问题，不过这种方法也要因时因势进行，如果不允许拆分数据，还需要另想办法。不过一般的数据按天、按月、按年等存储的，都可以采用先分后合的方法，对数据进行分开处理。八、使用临时表和中间表数据量增加时，处理中要考虑提前汇总。这样做的目的是化整为零，大表变小表，分块处理完成后，再利用一定的规则进行合并，处理过程中的临时表的使用和中间结果的保存都非常重要，如果对于超海量的数据，大表处理不了，只能拆分为多个小表。如果处理过程中需要多步汇总操作，可按

日志审计系统的作用

企业为了日常的正常运作，通常会采用多种系统。各系统各司其职，发挥着不同的作用，并且无法替代，共同构成了企业的防护墙，保证企业各个项目的稳定。日志审计系统就是企业常用的系统之一，日志审计系统的作用尤为重要，且具有一定的优势。 日志审计系统是专业日志审计产品。日志审计系统能够实时不间断地采集汇聚企业中不同厂商不同种类的网络设备、主机、操作系统、用户业务系统的日志信息，协助用户进行分析及合规审计，及时、有效的发现异常事件及审计违规。 日志审计系统提供了众多基于日志分析的强大功能，如日志的集中采集、分析挖掘、合规审计、实时监控及告警等，系统配备了全球IP归属及地理位置信息数据，为事件的分析、溯源提供了有力支撑，日志审计系统能够同时满足企业实际运维分析需求及审计合规需求，是企业日常信息工作的重要支撑平台。 产品功能

完整日志采集 支持对各种主流日志进行采集，同时支持对非主流日志的定制化采集。也可将日志转发到铱迅信息其他产品或第三方系统处理。 资产管理便捷 自动发现企业网络中的设备，可便捷的定义所关注的设备为资产，从而进行持续的管理。管理能够以视图化方式进行，便于以用户视角或业务系统视角来管理资产。 事件挖掘分析 支持对海量原始日志的分析挖掘，发现异常安全问题；通过可视化、易操作的安全策略定制，能够有效提炼、还原出各种异常事件场景，从而为一线安全人员的实际运维工作提供一个强大的安全分析平台。 审计与报表 系统支持自定义审计对象、审计策略，从而满足不同行业用户日志审计合规的需求。系统内置了各类实用的安全审计模板，如等级保护、萨班斯(SOX)、资产常见分类模板等，方便用户直接使用或参考定制。系统能够自动定期将各类安全事件及审计情况的报告以报表发送的方式告知相关人员。 实时监控 支持实时滚动展示当前接收到的日志，显示内容可根据需要来定制过滤。通过实时监控能够有效发现当前未知的安全威胁态势，其提供的日志导出功能便于发现可疑行为的日志特征，进而在事件挖掘分析模块追溯潜在的安全威胁源头。 告警监控

【精品】海量数据处理分析

海量数据处理分析 北京迈思奇科技有限公司戴子良 笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面： 一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。 二、软硬件要求高，系统资源占用率高。对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。 三、要求很高的处理方法和技巧。这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。 那么处理海量数据有哪些经验和技巧呢，我把我所知道的罗列一下，以供大家参考： 一、选用优秀的数据库工具 现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用Oracle或者DB2，微软公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要，例如Informatic，Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。 二、编写优良的程序代码 处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。 三、对海量数据进行分区操作 对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。例如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。 四、建立广泛的索引 对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。

大数据量,海量数据 处理方法总结

大数据量，海量数据处理方法总结 从目前大公司用的比较多的数据处理系统角度，你可以去看看关于Hadoop，Hbase，Hive的书，纯粹讲海量数据处理的没见过， https://www.sodocs.net/doc/e94252826.html,/~ullman/mmds.html，这个是关于海量数据挖掘的 大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu google 腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。 1.Bloom filter 适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集 基本原理及要点： 对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是counting Bloom filter，用一个counter 数组代替位数组，就可以支持删除了。 还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下，m 至少要等于n*lg(1/E)才能表示任意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为0，则m应该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg表示以2为底的对数)。 举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。 注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。 扩展： Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作。Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集

海量数据处理

海量数据处理 1　背景 我们生活在一个数据时代： (1) 每天有10 TB的视频数据被上传到世界上最大的视频分享网站Youtube上。 (2) 美国的纽约证劵交易所每天大约产生1 TB的交易数据。 (3) 中国深圳市拥有20万个交通监控摄像头，每天产生的数据大于 1 PB。 (4) 瑞士日内瓦附近的大型强子对撞机，每年大约产生15 PB的数据。 …… 已经很难衡量现今的社会中存储的电子数据总量，但是 据IDC（Internet Data Center）估计，2006年“数字全球”项目（digital universe）的数据总量为0.18 ZB，并且预测到2011年这个数字将达到1.8 ZB，为2006年的10倍。1 ZB相当于10的21次方字节，或者相当于1 000 EB、1 000 000 PB，或者大家更为熟悉的10亿TB。这相当于世界上每个人一个磁盘驱动器的数量级[1]。 如图1所示[2]，股票交易、商品零售、交通、通信、生产、Web、音像业等多数据源使得数据类型复杂化，包括有结构、无结构（文本、图像、音频、视频等）数据。数据本身也越来越趋于复杂化、高维化。

图 1海量数据及其复杂类型 技术的进步已经使得数据存储变得相对便宜，带宽相对充足，导致了这一系列的海量数据被存储下来，继而在大数据集上的建模和仿真。这样的大数据存储普遍存在于一个多样化的应用领域中，包括科学研究（生物信息，气候变化）。从这样海量数据中提取珍贵知识的挑战，随着多类型数据、多数据源、多种多样的规模，越来越使人变得畏缩，更不要提最终目标是去实时处理。有句话说得好：“算法再好，通常也难敌更多的数据。”意思就是说对于某些问题（譬如基于既往偏好生成的电影和音乐推荐），不论你的算法有多厉害，它们总会在更多的数据面前变得无能为力（更不用说没有优化过的算法）。为了剖析与研究问题，科学与技术目标可归为下面主要的三种：管理数据爆炸性、从海量数据中提取知识、归纳数据使得人类易于理解和反应。如图2所示①。 图 2海量数据的处理过程

海量运维精要总结

海量运维、运营规划经验谈 速度挑战 有研究表明宽带用户比窄带用户更没耐心，宽带用户愿意忍受的最长等待时间往往只有4-6秒。解决速度的挑战如下： 1、互联网存在用户速度体验的1-3-10原则，即最优0-1秒最优，1-3秒较优，3-10秒用户 已经感觉比较慢，大于10秒则无法忍受。用户放弃找一个替代的URL很容易。 2、数百位软件工程师协同开发、前端用户体验设计、UI、制作和后端逻辑、Cache、数据 库设计都是用户体验的中间环节，任何一个环节都可以造成速度问题。 3、中国基础网络复杂程度不言而喻，运营商、用户都有区域性，电信用户访问电信的服务 快，联通用户多分布在北方，电信用户多分布在华东、华南。 成本挑战 网络设备、服务器、带宽、机架、专线的费用，这里的成本挑战可以理解为具备一定规模的成本，其中带宽成本是主要成本，特别是在海量背景下，带宽已经成为互联网的黄金。成本挑战如下： 1、数千台服务器支撑。以标配服务器DELL R610（Intel5506 2.13GHz四核x2/8GB内存/146G 10K SAS硬盘）举例子，加上运营及网络费用等约2万元/台，单采购需要200万元，还不算高端数据库（8-10万元/台）等服务器。 2、再算一下持久的耗费。机架随城市不同，大概平均0.5万元/月/个，一个机架14U，可 以放11-13台服务器，100台服务器需要9个机架，一年需要54万元。带宽成本也看城市，大概5-8万元。例如上海南汇电信IDC为7万元/G/月，即使CDN便宜，也需要5万元/G/月，如果每月有2G消耗，那么一年需要168万元。 3、规模。需要数千台服务器，带宽需要100G，视频带宽需要50G，一年需要近5000万元 运营成本支撑，特别是海量产生了巨大的成本压力和挑战，能够以低建设成本、低运营成本促进业务的可持续发展成为互联网企业的生死要素。

海量日志处理系统

海量日志处理系统 转载自董的博客 https://www.sodocs.net/doc/e94252826.html,/search-engine/log-systems/1. 背景介绍许多公司的平台每天会产生大量的日志（一般为流式数据，如，搜索引擎的pv，查询等），处理这些日志需要特定的日志系统，一般而言，这些系统需要具有以下特征：（1）构建应用系统和分析系统的桥梁，并将它们之间的关联解耦；（2）支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统；（3）具有高可扩展性。即：当数据量增加时，可以通过增加节点进行水平扩展。本文从设计架构，负载均衡，可扩展性和容错性等方面对比了当今开源的日志系统，包括facebook的scribe，apache的chukwa，linkedin的kafka和cloudera的flume等。2. FaceBook的ScribeScribe是facebook 开源的日志收集系统，在facebook内部已经得到大量的应用。它能够从各种日志源上收集日志，存储到一个中央存储系统（可以是NFS，分布式文件系统等）上，以便于进行集中统计分析处理。它为日志的“分布式收集，统一处理”提供了一个可扩展的，高容错的方案。它最重要的特点是容错性好。当后端的存储系统crash时，scribe会将数据写到本地磁盘上，当存储系统恢复正常后，scribe将日志重新加载到存储系统中。架构：scribe的架构比较简单，主要包括三部

分，分别为scribe agent，scribe和存储系统。(1) scribe agentscribe agent实际上是一个thriftclient。向scribe发送数据的唯一方法是使用thriftclient，scribe内部定义了一个thrift 接口，用户使用该接口将数据发送给server。(2) scribescribe 接收到thrift client发送过来的数据，根据配置文件，将不同topic的数据发送给不同的对象。scribe提供了各种各样的store，如file，HDFS等，scribe可将数据加载到这些store 中。(3) 存储系统存储系统实际上就是scribe中的store，当前scribe支持非常多的store，包括file（文件），buffer（双层存储，一个主储存，一个副存储），network（另一个scribe 服务器），bucket（包含多个store，通过hash的将数据存到不同store中），null(忽略数据)，thriftfile（写到一个Thrift TFileTransport文件中）和multi（把数据同时存放到不同store 中）。3. Apache的Chukwachukwa是一个非常新的开源项目，由于其属于hadoop系列产品，因而使用了很多hadoop的组件（用HDFS存储，用mapreduce处理数据），它提供了很多模块以支持hadoop集群日志分析。需求：(1) 灵活的，动态可控的数据源(2) 高性能，高可扩展的存储系统(3) 合适的框架，用于对收集到的大规模数据进行分析框架：Chukwa中主要有3种角色，分别为：adaptor，agent，collector。(1) Adaptor 数据源可封装其他数据源，如file，unix命令行工具等目前可用的数据源有：hadoop logs，应用程序度量数据，系统参

海量数据处理的几个技术问题及其解决方案

保险职业学院学报2005年第5期 (总第102期)海量数据处理的几个技术问题 及其解决方案 李向阳　李朝庆 [摘　要]本文讨论了海量数据处理的几个技术问题,并从应用实践上提出了一些解决方案。这些措施在应用软件的开发实践中,被证明是有效的。 [关键词]数据处理;I/O界面;开发平台;数据安全性和一致性 [中图分类号]TP39 [文献标识码]A [文章编号]1673—1360(2005)05—0051—02 一、引言 众所周知,大数据量的数据处理(简称海量数据处理)是当今计算机应用的主要领域之一。这类问题的显著特点是输入/输出量很大,而计算(处理)并不复杂。但要恰当解决这类问题,面临一些严峻的技术问题;因为当数据量到达一定规模时,看似很简单的问题,实际操作起来却十分费力。笔者根据多年从事数据处理的实践,提出以下几个问题,同大家共同探讨。 二、关于初始数据的录入 很多数据处理问题都面临大量原始数据的录入。如人口普查、人事档案、人才招聘与考核、保费管理、账务管理、销售管理等,每天发生的数据量是很大的,如何确保这些数据快速、正确进入电脑呢?人们赏试了众多的录入方案,例如汉字信息和数字信息分别采用不同的录入手段。目前通行的做法是:将汉字信息用区位码填制信息卡,然后用OCR(光电阅读器)录入;而数字信息则用键盘录入。我们在开发高考招生系统时就是这样做的。因为每个考生的基本信息(如姓名、性别、类别、科目、地址等)约占200字节,而每年报考的考生人数多达30万左右,信息总量高达60G B。对这些汉字信息的录入,采用分散填制信息卡,用OCR集中录入,然后打印出来分散核对。而数字信息(如试卷分数、经济数据等)则不宜采用信息卡,因为数字信息比汉字信息要求有更高的准确率,而用键盘录入又比较快捷。但如何保证人工录入的正确性呢?我们采用的做法是,由三名训练有素的录入人员分别对同一科目的考分并行录入,然后经程序检验:对同一名考生该科目的成绩,三名录入人员录入的数据是否一致,如果一致,则写入文件记录,否则剔出来,下次重新录入。这种作法的理论依据是:按概率统计规律,如果一名录入人员录入的出错率是1/100,则三名录入员在同一数据上同时出错的概率是三个独立事件概率的乘积,即出错率为百万分之一。据此可以看出出错的几率已大大降低了,实际上可以容许。另外,要尽量减少输入量。凡是能自动生成的数据,如考生号码、职工编码、商品代码等,尽量不用手工录入,而由程序自动生成。在建立表结构时,对某些字段可定义默认值,从而减少录入量(如性别、职务等),提高准确率。人工干预越少,数据出错率越低。 三、关于开发平台的选择 显然,数据库技术是解决数据处理问题的首选平台,目前已有众多的关系数据库管理系统可供选择,如:visual F oxpro、delphi、S Q L server、sybase、oracle、https://www.sodocs.net/doc/e94252826.html,等。在选择平台时,要考虑应用程序的开发和运行环境,目前大部分业务需要在客户机/服务器模式下工作。这时,中小公司可以选用visual F oxpro,因为它的稳定性高,易于操作,面向对象编程,功能也足够强大。大型公司大都涉及到广域网和互连网,选用S Q L server或Oracle为宜。值得注意的是,这些多用户网络数据库系统查询功能很强,其安全性和运行效率都很高,但用户界面不够友好。 为了提高应用系统的图形化界面水平,可以在数据库系统的基础上,引入https://www.sodocs.net/doc/e94252826.html,、java,利用后者的图形界面功能,使开发出来的应用系统更方便用户使用。还要提及一点的是,当系统测试通过以后,应将所有源程序联合编译,生成可执行文件,以便直接在windows操作系统下运行,提供给用户的是一个经压缩打包的系统,这不仅是软件保护的需要,而且可以防止用户有意、无意的错误 15

企业AIOps智能运维方案白皮书

企业AIOps智能运维方案白皮书

目录 背景介绍4组织单位4编写成员5发起人5顾问5编审成员5本版本核心编写成员6 1、整体介绍8 2、AIOps 目标10 3、AIOps 能力框架11 4、AIOps 平台能力体系14 5、 AIOps 团队角色17 5.1 运维工程师17 5.2 运维开发工程师17 5.3 运维 AI 工程师17 6、AIOps 常见应用场景19 6.1 效率提升方向21 6.1.1 智能变更22 6.1.2 智能问答22 6.1.3 智能决策23 6.1.4 容量预测23 6.2 质量保障方向24 6.2.1 异常检测24 6.2.2 故障诊断25 6.2.3 故障预测25 6.2.4 故障自愈26 6.3 成本管理方向26 6.3.1 成本优化26

6.3.2资源优化27 6.3.3容量规划28 6.3.4性能优化28 7、AIOps 实施及关键技术29 7.1数据采集29 7.2数据处理30 7.3数据存储30 7.4离线和在线计算30 7.5面向 AIOps 的算法技术30说明：31附录：案例33案例1：海量时间序列异常检测的技术方案33 1、案例陈述33 2、海量时间序列异常检测的常见问题与解决方案33 3、总结34案例2：金融场景下的根源告警分析35 1、案例概述35 2、根源告警分析处理流程35 3、根源告警分析处理方法37 4、总结39案例3：单机房故障自愈压缩40 1、案例概述40 2、单机房故障止损流程40 3、单机房故障自愈的常见问题和解决方案41 4、单机房故障自愈的架构43 5、总结44

背景介绍 AIOps 即智能运维，其目标是，基于已有的运维数据（日志、监控信息、应用信息等），通过机器学习的方式来进一步解决自动化运维所未能解决的问题，提高系统的预判能力、稳定性、降低 IT 成本，并提高企业的产品竞争力。 Gartner 在 2016 年时便提出了 AIOps 的概念，并预测到 2020 年，AIOps 的采用率将会达到 50%。AIOps 目前在国内外领先的互联网企业开始被逐渐应用，也是近年来国内外被普遍看好的新技术。 为了让国内众多互联网中小企业、特别是传统企业可以共享、复用国内外顶尖互联网的AIOps 技术和能力，并能够更快捷的进行 AIOps 相关产品选型，因此开展国内外第一个 AIOps 白皮书及相关标准制定工作。 AIOps 标准将分成两大类，分别适用于企业内部的AIOps 能力建设与评估、及企业购置相 关AIOps 产品的认证评估，使得 AI 真正落地应用于运维，造福于企业。