可视化智能IT运维系统 统一运维大数据分析管理平台建设方案 智慧运维大数据分析平台建设方案
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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引言随着云计算、大数据和人工智能的快速发展,运维管理也需要更高效、智能的方式进行。
为了满足企业对运维管理的需求,我们提出了一种统一运维大数据分析平台的建设方案,旨在打造一体化的智能运维管理平台,提供全面、准确的数据分析和决策支持。
背景在传统的运维管理过程中,往往需要手动收集、整理和分析大量的数据,这不仅费时费力,而且容易出现数据错误和遗漏。
而且,面对不断增长的数据量和复杂性,传统的运维管理方法已经无法满足企业快速发展的需求。
因此,建设一体化智能运维管理平台成为了企业迫切需要解决的问题。
目标本方案的目标是建设一个统一的运维大数据分析平台,实现以下目标: - 提供全面、准确的数据分析和决策支持; - 加速运维管理的自动化程度,降低人工成本; - 提升运维效率和质量; - 提供智能化的故障诊断和预测功能; - 建立统一的运维数据仓库,方便数据的存储和管理。
方案1. 数据采集建设统一运维大数据分析平台的第一步是进行数据采集。
通过与各个运维系统和设备进行对接,采集各种运维数据,包括但不限于:设备运行状态、日志信息、性能数据等。
同时,还可以结合外部数据源,如天气数据、市场数据等,以获取更全面的信息。
2. 数据存储和管理对采集到的数据进行存储和管理是统一运维大数据分析平台的核心。
建议采用大数据存储和计算平台,如Hadoop和Spark等,以满足数据量大、性能要求高的特点。
同时,还需要建立统一的数据仓库,以方便数据的管理和查询。
3. 数据清洗和处理在进行数据分析之前,需要对采集到的数据进行清洗和处理。
这一步可以通过编写数据处理的算法和脚本来实现,以确保数据的准确性和一致性。
4. 数据分析和决策支持建设一体化智能运维管理平台的核心是数据分析和决策支持功能。
通过对采集到的数据进行分析和挖掘,可以获得各种有价值的信息,如设备运行状况、故障原因、预测性维护等。
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。
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。
可视化智能IT运维系统contents •系统概述与目标•数据采集与监控•可视化展示与分析•智能诊断与优化建议•系统安全与稳定性保障•运维管理与自动化•培训与推广计划•总结与展望目录可视化智能IT 运维系统是一种基于大数据、人工智能等技术的运维管理系统,旨在提高IT运维的效率和智能化水平。
该系统可以对IT基础设施、应用系统和业务流程进行全面的监控和管理,实现故障预测、快速定位、自动化处理等功能。
通过可视化界面,运维人员可以直观地了解系统的运行状态和性能指标,便于及时发现和解决问题。
可视化智能IT运维系统简介010204系统目标与定位提高IT运维的效率和质量,降低运维成本。
实现智能化运维,减少人工干预和操作失误。
提供全面的监控和管理功能,保障业务系统的稳定性和可用性。
定位为企业级IT运维管理平台,适用于各种规模和类型的企业。
03采用分布式、微服务等架构,支持高并发、高可用性和可扩展性。
运用大数据分析和机器学习算法,实现故障预测和智能化处理。
集成多种监控工具和技术,实现对各类IT资源的全面监控。
提供丰富的API接口和插件机制,方便与其他系统进行集成和定制开发。
技术架构与特点数据采集方式及范围采集方式系统支持多种数据采集方式,包括主动采集和被动接收。
主动采集通过预设的采集策略,定期从目标设备或系统中抓取数据;被动接收则允许其他系统或设备主动推送数据到本系统中。
采集范围系统能够采集的数据类型丰富多样,包括但不限于性能指标、日志信息、事件数据等。
这些数据覆盖了硬件、操作系统、中间件、数据库等各个层次的IT设施,为后续的监控和分析提供了全面的数据基础。
实时监控与预警机制实时监控系统提供实时数据监控功能,允许用户通过可视化界面实时查看各项数据的当前状态和变化趋势。
同时,系统还支持对历史数据的查询和对比,帮助用户更好地了解数据的变化规律和趋势。
预警机制系统内置了丰富的预警规则,能够根据预设的阈值和数据变化情况,自动触发预警通知。
资料解读:智慧IT一体化运维管理平台建设方案详细资料请看本解读文章的最后内容。
随着信息技术的快速发展,企业运维管理面临着前所未有的挑战。
如何有效应对这些挑战,提高运维效率和服务质量,成为企业亟需解决的问题。
《智慧IT一体化运维管理平台建设方案》为我们提供了一个智能化、标准化、整合化的解决方案。
IT技术发展带来的运维压力IT技术的快速发展带来了显著的运维压力。
采集方式的离散、缺乏最佳运维实践、无法快速定位和识别故障、管理软件类别众多以及缺乏辅助判断和提供解决方案等问题,都是当前IT 运维面临的主要问题。
智能化IT服务保障专家为了解决这些问题,提出了“智能化IT服务保障专家”的概念。
这一概念强调通过智能化手段,提升IT运维的效率和质量,使IT运维管理工作更加标准化、规范化。
因为标准而方便在IT运维管理中,标准的重要性不言而喻。
例如,SNA网络中,标准协议的应用可以避免因不兼容导致的系统重启等问题。
此外,平台支持多种标准协议,如SNMP、WMI、SSH、Telnet、JMX、JDBC等,以及对数据库、中间件、操作系统、虚拟化、网络设备等的支持,都是基于标准化的理念。
智能化IT服务保障专家的优势智能化IT服务保障平台可以显著降低学习成本,提高使用难度,提升工作效率。
同时,平台遵循ITSS、ISO 20000、ITIL、FCAPS等最佳实践,提供服务台、服务目录、认证与授权、故障管理、配置管理、满意度管理、变更管理、问题管理、服务级别协议等功能。
有序规范的工作记录通过智能化IT服务保障平台,可以实现有序规范的工作记录,体现工作价值。
整合的力量整合是提升IT运维效率的关键。
通过整合数据、平台和工具,形成统一工作界面,可以有效避免信息孤岛,提升企业IT运维的整体效能。
统一工作界面的重要性统一工作界面可以为不同角色提供定制化的视图,帮助运维工程师、运维主管、CIO等不同角色更好地进行决策和管理。
资源一览和业务关联通过智能化IT服务保障平台,可以实现资源的全面管理和业务的深度关联,为企业提供全面的IT运维视图。
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:1. 架构设计:采用分布式架构,包括数据采集层、数据存储层、数据计算层和数据可视化层。
数据采集层负责采集各种运维数据,数据存储层负责存储数据,数据计算层负责计算数据,数据可视化层提供可视化展示和报表。
2. 数据采集:通过Agent或采集器将各种运维数据(如日志、监控指标、业务数据等)实时采集到数据采集层。
可以利用已有的监控系统、日志管理系统等集成采集器,也可以自行开发Agent进行数据采集。
3. 数据存储:采用分布式存储系统,如Hadoop、HBase、Elasticsearch等,将采集到的数据存储在数据存储层。
保证数据的可靠性和高可用性。
4. 数据计算:采用分布式计算框架,如Spark、Flink等,对存储在数据存储层的数据进行实时或离线计算。
可以进行数据清洗、数据转换、数据聚合等操作,得到更有价值的运维指标和统计信息。
5. 数据可视化:利用数据可视化工具,如Kibana、Grafana等,对计算得到的数据进行可视化展示。
可以生成各种图表、仪表盘和报表,方便用户进行数据分析和决策。
一体化智能运维管理平台解决方案:1. 统一数据集成:将各种运维数据集成到一体化平台中,包括设备监控数据、系统日志、性能指标、用户行为数据等。
通过统一的数据接口和数据格式,实现数据的集中管理和统一分析。
2. 自动化任务调度:通过智能调度引擎,实现各种运维任务的自动化调度和执行。
可以根据实时的系统状态和用户配置的规则,自动触发任务,提高运维效率。
3. 异常监测与预警:通过实时监测系统状态和运维数据,及时发现异常情况并进行预警。
可以设置各种告警规则和动作,如发送短信、邮件、微信通知等,提高系统的稳定性和可用性。
4. 故障诊断与优化:通过分析运维数据和系统日志,找出系统故障的根本原因,并提供优化建议。
可以通过机器学习和技术,自动识别和解决常见问题,减少故障处理时间和成本。
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为了建设一套统一的运维大数据分析平台,并提供一体化智能运维管理解决方案,可以采取以下步骤:1. 确定需求:与相关部门、运维团队沟通,了解他们在运维大数据分析和智能运维管理方面的需求和问题,明确目标和需求。
2. 数据采集与存储:建立数据采集系统,收集各种运维数据,包括设备状态、性能指标、日志等。
选择合适的存储方案,如分布式存储系统,以满足海量数据存储的需求。
3. 数据处理与分析:构建数据处理和分析模块,包括数据清洗、数据挖掘、数据可视化等功能。
使用合适的数据分析算法和工具,如机器学习、深度学习等,进行数据挖掘和智能分析。
提供可视化界面,方便用户进行数据分析和决策。
4. 运维管理模块:设计和开发一体化的运维管理模块,包括设备管理、故障管理、性能管理等功能。
通过与数据分析模块的集成,实现智能运维管理,如故障预警、自动化运维等。
5. 安全管理:确保平台的安全性,包括数据加密、访问控制、用户认证和权限管理等。
应用先进的安全技术和策略,保护用户数据安全。
6. 部署与维护:根据实际需求和规模,选择合适的硬件和软件环境进行部署。
建立运维团队,负责系统的维护和升级,及时处理故障和问题。
7. 培训与支持:为用户提供培训和技术支持,使其能够充分利用平台的功能和优势,提高运维效率和质量。
总之,建设统一的运维大数据分析平台和一体化智能运维管理解决方案需要综合考虑数据采集、存储、处理、分析、运维管理和安全管理等多个方面的问题,同时注重用户需求和体验,确保平台能够提供高效、准确和可靠的运维决策支持。
•引言•IT运维现状与挑战•可视化智能IT运维系统核心技术•可视化智能IT运维系统应用场景目•可视化智能IT运维系统实施与部署•可视化智能IT运维系统培训与支持服务录01引言背景与意义IT运维面临挑战01可视化智能IT运维系统兴起02培养专业人才03系统定义系统功能技术架构030201可视化智能IT 运维系统概述课程目标培养学员掌握可视化智能IT运维系统的基本原理、操作技能和实际应用能力。
学习内容包括系统基础知识、平台操作实践、案例分析等多个方面,全面提升学员的运维技能水平。
学习成果学员能够独立完成系统部署、配置、监控等日常运维工作,并具备初步的系统优化和故障排除能力。
课程目标与学习内容02IT运维现状与挑战IT运维现状分析系统复杂性增加随着企业业务的快速发展,IT系统架构日益复杂,运维难度不断加大。
数据量急剧增长业务数据呈爆炸式增长,对存储、备份、恢复等运维能力提出更高要求。
运维效率低下传统运维方式存在大量重复性劳动,自动化程度低,运维效率低下。
面临的挑战与问题安全性挑战稳定性问题成本压力发展趋势与前景展望可视化管理智能化运维云端化运维自动化运维借助自动化工具和脚本实现自动化部署、监控、故障排除等运维任务,降低人工干预成本。
03可视化智能IT运维系统核心技术1 2 3数据采集数据清洗数据存储数据采集与处理技术可视化展示技术可视化图表仪表盘三维可视化智能分析与预警技术实时分析趋势预测预警机制系统集成与交互技术系统集成交互设计权限管理04可视化智能IT运维系统应用场景网络设备监控与管理自动发现网络设备实时监控网络状态故障预警与定位实时监控服务器性能性能分析与优化建议预警与自动扩容数据库性能分析根据数据库性能监控数据,分析数据库瓶颈,提供优化建议,帮助运维人员提高数据库性能。
数据库故障预警与处理当数据库出现故障或异常时,系统能够及时发现并发出预警,同时提供故障处理功能,帮助运维人员快速解决问题。
数据库实时监控SQL 执行效率、数据库连接数、锁等待时间等。
可视化智能IT运维系统课件摘要随着信息技术的快速发展,IT运维在企业中扮演着越来越重要的角色。
为了提高运维效率,降低运维成本,可视化智能IT运维系统应运而生。
本课件将介绍可视化智能IT运维系统的概念、架构、关键技术及其应用,帮助读者全面了解并掌握这一领域的前沿技术。
1.引言1.1背景随着企业信息化的不断深入,IT系统规模不断扩大,运维难度和成本也随之增加。
为了解决这一问题,可视化智能IT运维系统应运而生。
该系统通过自动化、智能化手段,实现IT资源的集中管理、监控和优化,提高运维效率,降低运维成本。
1.2目的本课件旨在帮助读者了解可视化智能IT运维系统的基本概念、架构、关键技术及其应用,为实际运维工作提供有益的参考。
2.可视化智能IT运维系统概述2.1定义2.2架构可视化智能IT运维系统通常包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、可视化展示、告警通知等功能模块。
系统架构如图1所示。
2.3关键技术2.3.1数据采集数据采集是可视化智能IT运维系统的基石。
通过采集各类IT 资源(如服务器、网络设备、存储设备等)的运行数据,为后续的数据分析和优化提供基础。
2.3.2数据存储数据存储采用分布式数据库技术,实现海量运维数据的存储和管理,为数据分析提供高效的数据查询和访问。
2.3.3数据处理数据处理包括数据清洗、数据转换、数据聚合等环节,为数据分析提供高质量的数据源。
2.3.4数据分析数据分析是可视化智能IT运维系统的核心。
通过对运维数据进行实时分析,发现潜在问题,为运维决策提供依据。
2.3.5可视化展示可视化展示通过图形、图表等方式,直观地展示运维数据和分析结果,便于运维人员快速了解系统运行状况。
2.3.6告警通知告警通知通过短信、邮件等方式,实时通知运维人员关注的问题,提高运维响应速度。
3.可视化智能IT运维系统应用3.1应用场景可视化智能IT运维系统广泛应用于各类企业的IT运维管理,如金融、电信、互联网、制造业等。
可视化智能IT运维系统在当今数字化的时代,信息技术(IT)系统已经成为企业运营的核心支撑。
从日常的办公软件到关键的业务系统,IT 系统的稳定运行对于企业的发展至关重要。
然而,随着企业规模的扩大和 IT 架构的日益复杂,传统的 IT 运维方式已经难以满足需求。
可视化智能 IT 运维系统应运而生,为企业提供了更高效、更精准的运维管理手段。
可视化智能 IT 运维系统是什么呢?简单来说,它是一套将 IT 运维数据进行可视化展示,并结合智能分析和预测功能的综合系统。
它能够实时收集来自服务器、网络设备、应用程序等各种 IT 资源的性能数据、日志信息等,然后通过直观的图表、图形等形式展现给运维人员,帮助他们快速了解系统的运行状态。
传统的 IT 运维往往依赖运维人员的经验和手动操作,不仅效率低下,而且容易出现误判。
而可视化智能 IT 运维系统则彻底改变了这一局面。
它能够自动监测系统的各项指标,一旦发现异常,立即发出警报。
运维人员不再需要时刻盯着屏幕,被动地等待问题出现,而是可以主动地根据系统提供的信息进行分析和处理。
比如说,在一个大型企业中,服务器的数量可能多达数百台。
如果依靠人工去逐个检查服务器的运行状态,那将是一项几乎不可能完成的任务。
但有了可视化智能 IT 运维系统,运维人员可以通过一个大屏幕,清晰地看到每台服务器的 CPU 使用率、内存占用率、磁盘读写速度等关键指标。
当某台服务器的指标出现异常时,系统会用醒目的颜色进行标注,并发出警报声,提醒运维人员及时处理。
可视化智能 IT 运维系统的另一个重要功能是智能分析。
它能够对收集到的大量运维数据进行深入分析,找出潜在的问题和趋势。
例如,通过分析一段时间内的网络流量数据,系统可以发现是否存在某个时间段网络拥塞的情况,并预测未来可能出现拥塞的时间点,从而提前采取措施进行优化。
在故障诊断方面,可视化智能 IT 运维系统也表现出色。
当系统出现故障时,它可以快速定位故障的源头,并提供详细的故障信息和解决方案建议。
统一运维大数据分析管理平台建设方案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 (6)1.3.1.建立统一运维门户 (6)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 (7)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 (16)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 (53)3.1.5.告警管理 (56)3.1.6.业务管理 (60)3.2.3D机房管理 (64)3.2.1.监控可视化管理 (65)3.2.2.资产管理可视化 (70)3.2.3.机房3D图形化展示 (72)3.2.4.配线可视化管理 (74)3.2.5.容量可视化管理 (76)3.2.6.资源分配情况管理 (78)3.2.7.上下架可视化 (79)3.2.8.自定义动画 (80)3.2.9.交互式演示汇报 (80)3.3.配置文件管理 (81)3.3.1.巡检管理 (82)3.3.2.机房虚拟现实展现 (84)3.3.3.资产管理系统 (88)3.3.4.供应商管理 (88)3.3.5.配置建模管理 (89)3.3.6.空间资源管理 (91)3.3.7.配置项导入 (93)3.3.8.配置项管理 (94)3.3.9.配置项视图 (97)3.4.运维流程管理系统 (99)3.4.1.服务台 (99)3.4.2.服务设计 (106)3.4.3.服务产品设计向导 (107)3.4.4.服务流程管理 (123)3.4.5.服务量化管理 (155)3.4.6.值班管理 (171)3.4.7.任务管理 (176)3.4.8.公告管理 (177)3.4.9.移动终端运维 (178)3.4.10.报表统计分析 (180)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 (192)3.5.1.统一运维大数据基础系统 (192)3.5.2.统一运维数据分类管理 (192)3.5.3.运维大数据检索与展现 (197)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。