如何收集和存储服务器运营的数据

如何收集和存储服务器运营的数据

1、大数据的处理 经过长时间的实践和总结，我们发现服务器运营的大数据有以下四个特点，由浅入深，分别是： ...

2、运营系统架构 对于海量服务器的管理，我们建立了一套功能强大的运营分析系统，从服务器的带内和带外收集了全面的静态属性和动态运行数据，对服务器的每个关节进行的全方位的数据采集和监控，犹如我们平时体检，把心、肝、脾、肺、肾，甚至每个毛孔，都进行了检查，系统架构如下图所示：

3、存储和分析 数据收集起来后，除了一部分实时的数据存在本地数据库，几乎全部的历史数据都会存储在公司级的数据平台中，这个数据平台提供了丰富的工具系统，功能全面，涵盖了数据存储、分析、实时计算等。 ...

4、大数据的四个实践

（1）、硬盘故障预测

（2）、服务器利用率分析

（3）、故障率分析

（4）、环境监控

亿万克是研祥高科技控股集团旗下全资子公司。研祥集团作为中国企业500强，持续运营30年。研祥集团全球49个分支机构，三个国家级创新平台，一直致力于技术创新引领行业发展，拥有超1100项授权专利，超1300项非专利核心技术。【感兴趣请点击此处，了解一下。 】

大数据技术在数据采集方面采用了哪些方法：1、离线采集：工具：ETL；在数据仓库的语境下，ETL基本上就是数据采集的代表，包括数据的提取（Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中，需要针对具体的业务场景对数据进行治理，例如进行非法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、保证数据完整性等。2、实时采集：工具：Flume/Kafka；实时采集主要用在考虑流处理的业务场景，比如，用于记录数据源的执行的各种操作活动，比如网络监控的流量管理、金融应用的股票记账和 web 服务器记录的用户访问行为。在流处理场景，数据采集会成为Kafka的消费者，就像一个水坝一般将上游源源不断的数据拦截住，然后根据业务场景做对应的处理（例如去重、去噪、中间计算等），之后再写入到对应的数据存储中。这个过程类似传统的ETL，但它是流式的处理方式，而非定时的批处理Job，些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求3、互联网采集：工具：Crawler, DPI等；Scribe是Facebook开发的数据(日志)收集系统。又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集。除了网络中包含的内容之外，对于网络流量的采集可以使用DPI或DFI等带宽管理技术进行处理。4、其他数据采集方法对于企业生产经营数据上的客户数据，财务数据等保密性要求较高的数据，可以通过与数据技术服务商合作，使用特定系统接口等相关方式采集数据。比如八度云计算的数企BDSaaS，无论是数据采集技术、BI数据分析，还是数据的安全性和保密性，都做得很好。数据的采集是挖掘数据价值的第一步，当数据量越来越大时，可提取出来的有用数据必然也就更多。只要善用数据化处理平台，便能够保证数据分析结果的有效性，助力企业实现数据驱动~

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