2024版可视化智能IT运维系统ppt课件.pdf

可视化智能IT运维系统ppt
课件

2024/1/251
•引言
•可视化智能IT运维系统概述
•数据采集与处理
目录•可视化展示与交互设计
•智能分析与诊断技术应用
•系统集成与部署实践
•总结与展望

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01
引言

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背景与意义

IT运维面临的挑战

随着企业信息化程度的提升，IT运维面临着越来越多的挑战，如系统复杂性增
加、故障定位困难、运维效率低下等。

可视化智能IT运维系统的意义

通过可视化技术，将复杂的IT运维数据以直观、易懂的方式展现出来，帮助运
维人员快速定位故障、提高运维效率，降低企业运营成本。

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国内外研究现状及发展趋势

国内外研究现状

目前，国内外在可视化智能IT运维领
域已经取得了一定的研究成果，如基
于大数据的智能运维、基于机器学习
的故障预测等。

发展趋势

未来，可视化智能IT运维系统将更加注
重实时性、自动化和智能化，实现更加
精准的故障定位和预测。

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本课程目标与内容安排

课程目标

通过本课程的学习，使学员掌握可视化智能IT运维系统的基本

原理和实现方法，具备独立开发和部署可视化智能IT运维系统

的能力。

内容安排

本课程将从可视化智能IT运维系统的基本概念、架构设计、关

键技术、实践应用等方面进行详细介绍，并通过案例分析、实

验等方式加深学员对课程内容的理解和掌握。

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02
可视化智能IT运
维系统概述

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定义与功能

实时监控
定义对IT基础设施、应用系统和网络等进
行全面监控，及时发现并处理故障。
可视化智能IT运维系统是一种集成了02
监控、管理、自动化和智能分析等功
能的综合性运维平台。
统一管理
0103提供统一的运维管理界面，实现对各
种资源的集中管理和配置。

智能分析

利用大数据和人工智能技术，对运维
数据进行深度挖掘和分析，提供智能0504自动化运维
化的决策支持。
通过自动化脚本和工具，实现IT运维
流程的自动化和标准化。

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架构与组成

架构数据存储层

可视化智能IT运维系统通常采用分布式、模块化的架构，采用分布式存储技术，存储海量的运维数据，保证数据
包括数据采集层、数据处理层、数据存储层、应用层和展的可靠性和可扩展性。
示层等。

数据采集层应用层

负责从各种数据源中采集运维数据，包括系统日志、性能提供各种运维应用功能，如监控、告警、自动化运维、
指标、网络流量等。智能分析等。

数据处理层展示层

对采集的数据进行清洗、整合和转换等处理，以便于后续通过可视化的界面展示运维数据和结果，方便用户直观
的分析和挖掘。了解系统状态和运维情况。

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关键技术及挑战

大数据处理技术

用于处理海量的运维数据，包括分布式存储和计算技术、数据清洗和整合技术等。

人工智能技术

用于实现智能化的运维决策支持，包括机器学习、深度学习等算法和技术。

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关键技术及挑战

•可视化技术：用于实现运维数据和结果的直观展示，包括
数据可视化、信息图形化等技术。

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关键技术及挑战

数据质量和准确性

如何保证采集的运维数据的质量和准确性是一个重要
挑战。

系统复杂性和异构性

随着IT系统的复杂性和异构性的增加，如何实现统一
管理和监控是一个难题。

智能化水平提升

如何进一步提高智能化水平，实现更加精准和高效的
运维决策支持是一个持续的努力方向。

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03
数据采集与处理

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数据来源及类型

系统日志业务数据

包括操作系统、应用程序、数据包括交易量、用户数、访问量等
库等产生的日志信息。业务相关的数据。

性能数据外部数据

包括CPU、内存、磁盘、网络等包括第三方提供的API接口数据
硬件设备的性能数据。、社交媒体数据等。

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数据采集方法与技术

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系统日志采集性能数据采集

通过Syslog、SNMP等协议进行日使用性能监控工具如Zabbix、
志数据的采集。Nagios等进行数据采集。

业务数据采集外部数据采集

通过数据库查询、API调用等方式获使用网络爬虫、API调用等技术获取
取业务数据。外部数据。
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数据清洗、整合与存储

数据清洗数据整合

去除重复、无效、错误的数据，保证数据的准将不同来源、不同格式的数据进行整合，形成
确性和一致性。统一的数据视图。

数据存储

使用关系型数据库、NoSQL数据库等存储清洗