少跳坑。本文摘編自《運(yùn)維數(shù)據(jù)治理：構(gòu)筑智能運(yùn)維的基石》（ISBN：978-7-111-70475-1），經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。延伸閱讀《運(yùn)維數(shù)據(jù)治理》點(diǎn)擊上圖了解及購(gòu)買轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系微信：DoctorData推薦語(yǔ)：一本書(shū)講透“運(yùn)維數(shù)據(jù)治理”系統(tǒng)地介紹了數(shù)據(jù)治理的知識(shí)體系和底層邏輯，還提煉了智能數(shù)據(jù)運(yùn)維體系建設(shè)的實(shí)踐路徑。關(guān)于作者：陸興海，云智慧（北京）科技有限公司副總裁，目前負(fù)責(zé)咨詢業(yè)務(wù)。具備十多年互聯(lián)網(wǎng)、信息化以及運(yùn)維相關(guān)領(lǐng)域的產(chǎn)品規(guī)劃、設(shè)計(jì)與研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，是國(guó)內(nèi)IT相關(guān)服務(wù)領(lǐng)域**早的實(shí)踐者和**之一，同時(shí)也是智能運(yùn)維國(guó)標(biāo)編寫組**成員。彭華盛，超過(guò)10年的金融領(lǐng)域運(yùn)維工作，期間負(fù)責(zé)參與金融企業(yè)運(yùn)維組織、流程、工具的建設(shè)，包括重大業(yè)務(wù)系統(tǒng)項(xiàng)目與數(shù)據(jù)中心工程性項(xiàng)目的實(shí)施、數(shù)據(jù)中心標(biāo)準(zhǔn)化工作流程構(gòu)建、運(yùn)維工具體系的規(guī)劃與研發(fā)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究與實(shí)施等相關(guān)工作，對(duì)金融領(lǐng)域的運(yùn)維有較***的理解，探索推進(jìn)數(shù)字化技術(shù)與運(yùn)營(yíng)轉(zhuǎn)型雙輪驅(qū)動(dòng)的協(xié)同模式。更多精彩回顧書(shū)訊|8月書(shū)訊（上）|重磅新書(shū)來(lái)襲！書(shū)訊|8月書(shū)訊（下）|重磅新書(shū)來(lái)襲！資訊|《Java**技術(shù)》基于Java17***升級(jí)！干貨|再見(jiàn)了Java8。目標(biāo)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源，數(shù)據(jù)類型，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)質(zhì)量，數(shù)據(jù)處理方式，數(shù)據(jù)更新周期。鹽城數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集單價(jià)

    審批的過(guò)程中會(huì)涉及到人工審批，人工審批系統(tǒng)內(nèi)部運(yùn)作也主要分為三大模塊：**功能模塊：收集數(shù)據(jù)、展示數(shù)據(jù)、執(zhí)行人工決策①收集數(shù)據(jù)：收集申請(qǐng)表信息、影像資料、上游審批記錄等；②展示數(shù)據(jù)：收集完數(shù)據(jù)后，通過(guò)人工界面展示給信審信人員看；③執(zhí)行人工決策：信審信人員通過(guò)展示數(shù)據(jù)作出決策。另外，基于業(yè)務(wù)邏輯，給大家梳理系統(tǒng)中的業(yè)務(wù)模塊的內(nèi)容。具體包括：自動(dòng)審批、人工審批、進(jìn)件操作、信息查看。①自動(dòng)審批：含括額度審批和借款審批；②人工審批：整個(gè)過(guò)程中包括發(fā)起、提交、領(lǐng)單、重審復(fù)議、補(bǔ)件、拒絕、審批通過(guò)等操作步驟；③進(jìn)件操作：含括領(lǐng)單、重審復(fù)議、退單、補(bǔ)件、電話核查；④信息查看：含括待辦、待審批、任務(wù)跟蹤、已辦。二、反**系統(tǒng)無(wú)論是新客戶申請(qǐng)借款還是老客戶復(fù)借，在經(jīng)過(guò)審批系統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估后，該申請(qǐng)單都會(huì)流轉(zhuǎn)到反**系統(tǒng)，進(jìn)行**風(fēng)險(xiǎn)的檢測(cè)跟核查，檢查完畢后將結(jié)果返回到審批系統(tǒng)做**終決策。一個(gè)主流的反**系統(tǒng)由四個(gè)**功能模塊組成，分別是：決策引擎、**檢測(cè)、輿情監(jiān)控、案件調(diào)查。①?zèng)Q策引擎與審批系統(tǒng)中的決策引擎結(jié)構(gòu)是一樣的，只不過(guò)部署的規(guī)則是針對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)。反**人員會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，制定出規(guī)則和訓(xùn)練出模型。湖州信息化數(shù)據(jù)采集開(kāi)發(fā)在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，需要注意數(shù)據(jù)的來(lái)源、采集方法和采集頻率等因素，以確保數(shù)據(jù)的可靠性和有效性。

    但它不單單是軟件，更是管理理論和管理經(jīng)驗(yàn)的具體化、邏輯化，是管理行為的落地，因?yàn)槠髽I(yè)管理軟件設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)的過(guò)程，就是研究這個(gè)行業(yè)中先進(jìn)的管理模式和流程甚至更多被多數(shù)企業(yè)證明了行之有效的管理規(guī)律，這些管理經(jīng)驗(yàn)已經(jīng)內(nèi)涵在管理軟件的思想、流程、報(bào)表內(nèi)容、統(tǒng)計(jì)分析項(xiàng)目、管理層級(jí)、信息決策中了。所以，有效的企業(yè)管理軟件是企業(yè)咨詢顧問(wèn)形式的企業(yè)管理軟件，目前只有通用咨詢提供此服務(wù)。軟件定制擔(dān)心編輯(1)數(shù)據(jù)遷移如果您的公司已經(jīng)使用了一套軟件系統(tǒng)，但有建設(shè)新系統(tǒng)的打算，那你可能關(guān)心數(shù)據(jù)遷移的問(wèn)題。微潤(rùn)的觀點(diǎn)是，不必考慮太多的數(shù)據(jù)遷移問(wèn)題，這是技術(shù)人員應(yīng)該考慮的問(wèn)題。一個(gè)設(shè)計(jì)良好的數(shù)據(jù)庫(kù)，足以保證數(shù)據(jù)的有效遷移。但是如果，您是從一個(gè)ERP廠商遷移到同一個(gè)ERP廠商的另一個(gè)版本，則這個(gè)不能作為簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)遷移，這個(gè)稱為“升級(jí)”。定制的軟件，從設(shè)計(jì)的階段就會(huì)充分考慮對(duì)已有數(shù)據(jù)的遷移，其“遷移”成本和風(fēng)險(xiǎn)是minimum的。(2)軟件穩(wěn)定性定制開(kāi)發(fā)，不全是從零開(kāi)發(fā)，而是在已有項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)積累上進(jìn)行定制，在現(xiàn)有穩(wěn)定的開(kāi)發(fā)平臺(tái)上進(jìn)行開(kāi)發(fā)?，F(xiàn)實(shí)中已經(jīng)存在很多類似的案例。

    [6]數(shù)據(jù)分析識(shí)別需求識(shí)別信息需求是確保數(shù)據(jù)分析過(guò)程有效性的首要條件，可以為收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)提供清晰的目標(biāo)。識(shí)別信息需求是管理者的職責(zé)管理者應(yīng)根據(jù)決策和過(guò)程控制的需求，提出對(duì)信息的需求。就過(guò)程控制而言，管理者應(yīng)識(shí)別需求要利用那些信息支持評(píng)審過(guò)程輸入、過(guò)程輸出、資源配置的合理性、過(guò)程活動(dòng)的優(yōu)化方案和過(guò)程異常變異的發(fā)現(xiàn)。[6]數(shù)據(jù)分析收集數(shù)據(jù)有目的的收集數(shù)據(jù)，是確保數(shù)據(jù)分析過(guò)程有效的基礎(chǔ)。組織需要對(duì)收集數(shù)數(shù)據(jù)分析示意圖據(jù)的內(nèi)容、渠道、方法進(jìn)行策劃。策劃時(shí)應(yīng)考慮：[6]①將識(shí)別的需求轉(zhuǎn)化為具體的要求，如評(píng)價(jià)供方時(shí)，需要收集的數(shù)據(jù)可能包括其過(guò)程能力、測(cè)量系統(tǒng)不確定度等相關(guān)數(shù)據(jù)；[6]②明確由誰(shuí)在何時(shí)何處，通過(guò)何種渠道和方法收集數(shù)據(jù)；[6]③記錄表應(yīng)便于使用；④采取有效措施，防止數(shù)據(jù)丟失和虛假數(shù)據(jù)對(duì)系統(tǒng)的干擾。[6]數(shù)據(jù)分析分析數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)是將收集的數(shù)據(jù)通過(guò)加工、整理和分析、使其轉(zhuǎn)化為信息，通常用方法有：[6]老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調(diào)查表、散布圖、直方圖、控制圖；[6]新七種工具，即關(guān)聯(lián)圖、系統(tǒng)圖、矩陣圖、KJ法、計(jì)劃評(píng)審技術(shù)、PDPC法、矩陣數(shù)據(jù)圖。[6]數(shù)據(jù)分析過(guò)程改進(jìn)數(shù)據(jù)分析是質(zhì)量管理體系的基礎(chǔ)。機(jī)器自動(dòng)化采集數(shù)據(jù)，能夠省下繁多的人力物力財(cái)力。

    TimeSeriesDataBase，TSDB）專門從時(shí)間維度進(jìn)行設(shè)計(jì)和優(yōu)化，數(shù)據(jù)按時(shí)間順序組織管理。圖3-1所示為典型的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，當(dāng)數(shù)據(jù)規(guī)模急劇增大時(shí)，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的處理能力變得吃緊，需要性能更優(yōu)的數(shù)據(jù)庫(kù)。工業(yè)數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存在很大差別，前者通常是結(jié)構(gòu)化的，而后者以非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主?！鴪D3-1時(shí)間序列數(shù)據(jù)示例3.實(shí)時(shí)性工業(yè)數(shù)據(jù)采集的一個(gè)很大特點(diǎn)是實(shí)時(shí)性，包括數(shù)據(jù)采集的實(shí)時(shí)性以及數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性。例如基于傳感器的數(shù)據(jù)采集，其中一個(gè)重要指標(biāo)為采樣率，即每秒采集多少個(gè)點(diǎn)。采樣率低的如溫濕度采集，采樣間隔在分鐘級(jí)；采樣率高一些的如振動(dòng)信號(hào)，每秒鐘采集幾萬(wàn)個(gè)點(diǎn)甚至更多，方便后續(xù)信號(hào)分析處理以獲得高階諧波分量。有些大的科學(xué)裝置，例如粒子加速器的束流監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，采樣率達(dá)數(shù)兆每秒。采樣率越高意味著單位時(shí)間數(shù)據(jù)量越大，如此大的數(shù)據(jù)量，如果不加處理直接通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心或云端，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)的帶寬要求非常之高，而且如此大的帶寬下，很難保證網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)目煽啃?，可能?huì)產(chǎn)生非常大的傳輸時(shí)延。而部分工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，如設(shè)備故障診斷、多機(jī)器人協(xié)作、狀態(tài)監(jiān)測(cè)等，由于要求在數(shù)據(jù)采集（感知）、分析、決策執(zhí)行之間，完成快速閉環(huán)。生產(chǎn)數(shù)據(jù)直觀的展現(xiàn)了產(chǎn)品的各個(gè)因素以及機(jī)器運(yùn)作的狀態(tài)?；窗残畔⒒瘮?shù)據(jù)采集費(fèi)用

通過(guò)數(shù)據(jù)采集，企業(yè)可以實(shí)時(shí)監(jiān)控業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)指標(biāo)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并采取糾正措施，提高運(yùn)營(yíng)效率。鹽城數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集單價(jià)

    另外一個(gè)技術(shù)理念是：一切要為業(yè)務(wù)所用。我們固執(zhí)地認(rèn)為，技術(shù)如果不能為業(yè)務(wù)所用，那它就是毫無(wú)價(jià)值的。我們自主研發(fā)的Angel項(xiàng)目，出發(fā)點(diǎn)也是因?yàn)楫?dāng)時(shí)開(kāi)源社區(qū)里面沒(méi)有符合我們業(yè)務(wù)需求的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，自主研發(fā)是因?yàn)閷?duì)業(yè)務(wù)有價(jià)值，而不是因?yàn)樗诩夹g(shù)上很有挑戰(zhàn)性以及我們要證明自己技術(shù)很牛。Angel自2017年開(kāi)源后有超過(guò)一百多個(gè)公司和組織使用，包括華為、小米、OPPO、新浪微博、拼多多等，發(fā)揮了Angel在騰訊以外的價(jià)值。02騰訊大數(shù)據(jù)的總體架構(gòu)如前所述，騰訊大數(shù)據(jù)十余年的發(fā)展，經(jīng)歷了三代的技術(shù)演變，如圖1所示?！鴪D1騰訊大數(shù)據(jù)三代技術(shù)演變***代架構(gòu)從2009～2011年，以承載離線計(jì)算任務(wù)為主，如圖2所示。TDW主要以Hadoop為基礎(chǔ)構(gòu)建，我們主要做了兩方面的優(yōu)化：其一擴(kuò)大了集群規(guī)模，包括增強(qiáng)了集群拓展性，優(yōu)化了調(diào)度性能，增強(qiáng)了容災(zāi)能力，通過(guò)差異化存儲(chǔ)降低了存儲(chǔ)成本；其二是利用周邊生態(tài)降低應(yīng)用門檻，建設(shè)配套的調(diào)度與開(kāi)發(fā)平臺(tái)，兼容Oracle的語(yǔ)法，以及集成PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)以提升小數(shù)據(jù)量的分析性能。***代平臺(tái)總結(jié)起來(lái)就是，技術(shù)上主要滿足離線計(jì)算需求，技術(shù)挑戰(zhàn)主要在不斷擴(kuò)展和優(yōu)化集群規(guī)模，單集群規(guī)模從幾十臺(tái)到幾百臺(tái)，再到幾千臺(tái)不斷突破。鹽城數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集單價(jià)