互联网的迅猛发展,使运维知识管理系统建设加快、规模变大,不同的信息系统中设备类型和数量增多,网络结构日益复杂,导致系统故障无法精确定位、系统状态难以实时掌握等问题时有发生,这些都给运维人员带来了很大的工作压力。可视化运维技术的应用,改变了传统的人工运维,让运维由繁化简。下面我们从4个方面探讨一下运维可视化。
一、运维可视化从业务流程角度观察
搭建业务流程运用分析法,对各业务管理系统开展横向对比剖析,包含身心健康度、忙碌度、易用性、服务器宕机频次、服务器宕机时间等,精确考量系统的健康水准差别。图形数据可视化展现客户、业务流程和软件系统的互相关联方交易,一方面把握软件系统出现异常对业务流程、客户的危害和威协,另一方面完成IT与业务流程互动,将IT对业务流程的支撑点使用价值详细反映在运维知识管理系统里。
二、运维可视化从网络结构角度观察
网络架构图纪录了网络分类,可合理掌握应用系统,殊不知因为欠缺合理的管理方法,网络架构图普遍现象规范化差、版本号错乱、信息内容薄弱、获得艰难等难题,清楚形象化呈现和管理方法网络架构图的必要性更加突显。
运维知识管理系统以图形界面的方法,显示信息全部系统软件中关键机器设备的即时运作情况,动态性转化成即时的数据流分析向图。
三、运维可视化从常见故障管理方法角度观察
运维知识管理系统全方位收集机器设备資源、运用、服务项目等报警信号,多种多样报警体制,自定配备报警阀值。将报警信号数据信息依照時间、資源、特性种类等层面以数据图表等方式呈现。
当业务管理系统出現难题时,运维知识管理系统可立即精准定位常见故障根源,并将警报信息内容立即消息推送给运维管理工作人员,确保运维知识管理系统工作人员第一时间掌握常见故障点并开展处理,对各种各样难题开展数据分析,多样化的呈现给运维知识管理系统工作人员。
四、运维可视化从数据信息的实际意义上看
网站安全性的高矮、好坏,将立即危害运维管理剖析和管理决策。
运维知识管理系统,依靠数据管理平台,目的性开展运维管理数据统计分析,能够挖掘大量更细的指标值和数据信息,根据将数据信息融合关系,能够輔助精确剖析和管理决策,最后确保优良的客户体验。简单点来说,运维知识管理系统的数据信息能够造成使用价值。
数据可视化运维管理根据系统软件中各种各样机器设备的运行情况,能及时处理系统软件中出現的常见故障,并采取有效的对策保障体系的一切正常平稳运作,协助运维可视化工作人员解决困难、提高工作效率,让运维管理由繁化简。但这一切都要基于一个好用的运维可视化平台。现在市面上流行的有FineBI、Power BI,但权威机构IDC指出市场占有率第1的还是FineBI。
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