详解IT运维发展趋势及运维人的转型升级

例如，在ITSM系统中一个孤立的事件可能很难看出什么，但是在运维数据分析的角度，它可能将与历史上一系列相同的事件做比较，发现在附近时间点上各种数据指标的变化。运维人员通过层层筛选和分析，最终通过分析发现其中运维数据背后规律最后总结为知识库与相关优化动作。这正是一切以数据说话，以数据分析代替经验决策的良好结果。

数据检索能力和数据可视化能力提供保障：

当然，运维数据分析除了单纯提供一个大数据存储和分析的载体外，还需要一些必要的能力保障运维人员可以更好地利用其中的运维数据：

平台需要有极强的数据检索能力。运维数据分析平台存储着海量的运维数据，运维人员为了尝试建立和验证一个探索性场景的时候，往往多次反复检索和查询特定数据。如果运维数据分析平台的数据查询很慢或者查询角度很少的情况下，运维人员建立场景的时间就会拖得很长甚至进行不下去。因此，运维人员可通过平台可以实现关键字、统计函数、单条件、多条件、模糊多维度查找功能，以及实现海量数据秒级查询，才能更有效帮助运维人员更便捷分析数据。

（编辑：西安站长网）

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