如何通过ITOA运维与大数据分析提升企业效率？

从ITOA运维和大数据分析着眼

一、ITOM与ITOA的定义及关系

1、ITOM（IT Operations Management）：是指运用工具软件对IT基础设施以及应用软件等对象进行实时监控管理并提供反馈，为监测对象保持最佳运行状态提供保障，目前市场上的ITOM产品主要分为监控、管理和自动化三种类型。

2、ITOA（IT Operations Analytics）：是指运用大数据和机器学习等手段，通过收集、处理和分析运维数据，识别IT系统中潜在的风险和问题，协助企业进行更有效的业务决策，ITOA有五类主要的数据源：机器数据、通信数据、代理数据、探针数据和指标采集数据。

3、ITOM与ITOA的关系：传统的ITOM体系能够采集到运维数据并将自动化带到运维当中，让IT运维更加高效，但往往缺乏分析能力，无法洞察这些数据所包含的信息，而ITOA更注重数据价值的挖掘与传递，能够有效解决监控数据孤岛问题，实现监控工具、监控数据的价值优化，两者的发展应当是相辅相成的，随着大数据和人工智能技术的成熟，海量运维数据的分析成为了可能。

二、运维体系建设步骤

1、第一阶段：搭建基础架构的监控，形成相关监控告警，以ITIL流程驱动和相关运维管理实现最基础的IT管理工具。

2、第二阶段：解决方案与工具阶段，通过这个阶段用户可以建立起如企业资产配置与管理CMDB、性能管理、容量管理、故障管理，以及自动化运维、日志分析等从而提高IT管理分析能力。

3、第三阶段：将各个独立的方案和工具进行整合，为分散的系统建立标准的、统一的规范，根据相关规范接入到整合的系统中，从而形成整体平台的运维能力，例如综合网管、PaaS云平台、综合大数据分析平台。

4、第四阶段：在大平台的基础上，对各种相关的基础数据以业务维度提升价值为核心，形成跨平台的融合IT管理能力，为用户带来如业务感知、关联分析、闭环管理、人工智能等各种应用场景。

三、大数据技术在ITOA中的应用

1、可用性监控：通过大数据技术对IT系统的可用性进行实时监控，确保系统的稳定运行。

2、应用性能监控：利用大数据分析技术对应用的性能进行深入分析，找出性能瓶颈并进行优化。

3、故障根源分析：当系统出现故障时，通过大数据技术对故障进行根源分析，快速定位问题并解决问题。

4、安全审计：通过大数据技术对系统的安全事件进行审计，发现潜在的安全威胁并进行预警。

四、构建智能化日志分析平台

1、集中管理：搭建大数据采集和存储平台，实现对各类日志数据的采集和集中存储、提供大数据搜索和分析能力。

2、数据规范化：建立数据规范，实现数据信息的标准化，将数据的采集和提取按照规范的标准形成有效的数据信息，提升数据价值的含金量。

3、场景的建设和展现：根据相关的业务内容，设计遵照业务规律的可视化分析场景，通过分析平台的数据统计分析功能，实现对业务数据的实时洞察。

4、业务感知/人工智能：从业务的维度来管理，关联或打通了业务和设备的逻辑关系，并且通过人工智能，强化训练，深度机器平台自主学习和对业务进行敏捷分析，挖掘业务场景分析价值。

相关问题与解答栏目

问：如何选择合适的ITOM和ITOA产品？

答：在选择ITOM和ITOA产品时，需要考虑以下几个因素：明确企业的业务需求和目标；评估产品的功能性和易用性；考虑产品的可扩展性和灵活性；关注产品的成本效益比，可以参考市场上的主流产品和成功案例，选择适合自己企业的产品。

问：如何构建一个高效的大数据日志分析平台？

答：构建一个高效的大数据日志分析平台需要从以下几个方面入手：搭建大数据采集和存储平台，实现对各类日志数据的采集和集中存储；建立数据规范，实现数据信息的标准化；设计可视化分析场景，实现对业务数据的实时洞察；引入人工智能技术，强化训练和学习，挖掘业务场景分析价值。

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