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                          “湖倉一體”成IT運維大方向,監控易以分布式運維實現

                          科技 2022-07-28 11:39:09 來源:中創網

                            產業數字化升級,數據由幕后走到臺前,“數據湖”與“數據倉”逐漸形成目前“湖倉一體”的數據體系進化趨勢。這股風潮不僅僅席卷數據圈,更影響了一系列下游產業,對數據的場景落地構成最為直接的影響,尤其是IT運維。

                            “湖倉一體”是目前大數據繞不開的一個坎兒

                            當數據真正成為一種生產資料,我們才切實進入大數據時代。筆者以為,當數據被主動沉淀下來并進行復用的行為出現,才意味著一個企業確實將數據變為一種生產資料。

                            這種沉淀,必然涉及數據的存儲。隨著數據存儲技術和應用場景快速豐富的同時,關于數據湖、數據倉的爭論也日趨白熱化。數據湖和數據倉用于描述數據存儲結構,但它們的優勢卻各有不同。

                            簡單理解,數據倉就像一個大型圖書館,數據根據類別等統一的規范分類放好,雖然存取手續較為復雜,但確保能方便找到,且找到即可直接使用。數據倉一般面向主題設計,提升了數據的結構程度,可存儲大量的結構化數據。在數據量和數據類型尚且不豐富的時代,數據倉并沒有遇到太大的瓶頸。2011年之前,數據倉還占據著主流市場,當數據上云等趨勢出現后,數據倉得以依靠云端降低成本,滿足日益擴大的數據量。

                            數據湖則面向更廣泛的數據源,并大大提升了信息密度,可以容納結構化、半結構化甚至是非結構化的數據;數據可以是各種格式,比如文本、音頻、視頻。

                            如一汪湖泊就是一個生態。數據湖的優勢在于其對數據的范式沒有太嚴苛的要求,可以保留大量的原始數據,對于真正“跑”在數據上的企業來說做到了“高保真”。同時,數據湖存儲、處理、分析數據的基礎設施是可以不斷拓展的,這也極大降低了存儲成本。數據湖對數據不加嚴格規范,也造成了數據質量、可用性等問題較為突出,這一點又將人們的目光轉向了數據倉。

                            在21世紀的第二個十年,數據湖和數據倉的爭議一直未停止。短期看來,數據湖的可擴展性,適合目前業務端突飛猛進的數據環境;長期看來,數據倉的規范性利于后端數據運維,實現企業價值的沉淀。數據湖和數據倉的爭議,可大致視為數據擴展性和可用性之爭。

                            近年來,產業數字化進程帶來了數據場景大爆發,使得湖倉之爭最終走向統一:既然數據湖和數據倉都有各自的優點,那么取長補短就是了。可以設計一種范式,擁有數據湖的低成本存儲和可擴展優點,又有數據倉的規范性,就像在湖邊建水產倉庫,需要的時候從湖里提取、就地分類加工。湖倉一體,正是客觀環境催生的產物。

                            IT分布式運維是大數據“湖倉一體”最直接的著陸點

                            湖倉一體的數據存儲結構思路,引發了數據存儲革命的浪潮,IT運維首當其沖。

                            IT運維的數字化升級,標志著對數據劃時代的運用,讓數據“從幕后走到臺前”。在運維過程中,數據源變得多樣化、巨量化。企業需要邁入大數據門檻,優先要考慮的,就是數據對IT運維的劃時代影響。對于企業來說,數據的可擴展性、可用性要求雙雙提升,數據將成為直接的生產資料,而非評估生產的輔助標準。

                            數據源的豐富,帶來數據量和數據場景的雙重爆發。數據產生于基礎設施,伴生而來的IT運維面臨兩個顯著問題:

                            1、數據直接反映系統的健康狀況,成為決策者的直接參考,其類型和范式都面臨巨大增長;

                            2、數據采集由離散變為連續,由被動采集變成了主動采集、留存、分析,數據量產生了指數級飛躍。

                            對于企業來說,下一個時代的IT運維,是在深入與數據打交道。數據成為了名副其實的生產資料,運維標準、運維思路足以決定企業在數字化的路上是原地踏步,還是大踏步前進。

                            相較于之前流于數據湖、數據倉的爭議,IT運維遇到的數據問題則現實得多:IOT時代企業的IT環境,要求既要擁有數據湖的兼容和可擴展性,又要具備數據倉的可用性。湖倉一體的架構思路,自然成為了企業構建IT運維大數據棧的必選項。

                            目前市面提供的IT運維基礎設施方案,普遍落后于生產力需求,難以促成真正的數據化布局。市面上對IT運維解決方案的升級,僅僅限于部署單機、局域網式、小規模的監控運維產品,盡管多有推陳出新,卻同樣是“數據倉”思維的延續,畢竟過去面向主營業務這一主題設計數據倉,數據類型和數據數量都在可控范圍。

                            如今,隨著數據來源復雜化,企業若想沿襲數據倉的形式,數據倉就只能設計得更加臃腫,數據孤島更加嚴重,企業將不得不以擴大運維投入的手法來收獲增長。

                            另一方面,產業升級的趨勢、產能擴大的客觀需求,讓企業的IT基礎設施高度離散;在生產效率、多端業務協同、一體化管理上卻產生了更高的要求。這些要求,僅能通過IT基礎設施分布式運維解決。在數據結構層面,“湖倉一體”思路自然成為IT分布式運維的必答題。

                            監控易IT基礎設施分布式運維,為“湖倉一體”寫下注腳

                            企業應用傳統的單機式、局域網式的運維產品,投入巨大、管理混亂尚在其次;開拓新業務即搭建新的數據體系的做法,只會讓企業陷入數據倉的無窮增補中,在數字化的大門面前舉步維艱。

                            美信時代的監控易,準確切入了大數據時代企業構建“湖倉一體”IT運維體系的客觀需求,對IT基礎設施實現分布式運維。

                            首先,監控易內置了自研的BigRiver四合一超融合數據庫。

                            BigRiver四合一超融合數據庫最初專為網管數據研發而成,采用超融合策略,為用戶提供集成“消息隊列”、“Key-Value樹狀數據庫”、“關系型表狀數據庫”、“內存數據庫”和“高性能時序數據庫”為一體的超融合數據庫存儲。這讓BigRiver數據庫具備了數據湖的一些基本特征,囊括主流數據類型的特性讓數據庫具備相當的兼容性,消除數據孤島。輔以高壓縮算法,顯著提升數據庫的泛用性和讀寫效率,夯實IT分布式運維基礎。BigRiver數據庫還具備出色的事務管理機制,保證數據的一致性和完整性,對數據質量的重視,也具備數據倉的嚴謹。

                            除了對基礎設施友好,BigRiver數據庫還提供了豐富多元的操作接口,包括“標準SQL接口”、“自有BSAPI接口”和“Grafana展示接口”,便于用戶的使用、查詢和展示,賦予數據可視化屬性,更便于運維人員介入。

                            其次,監控易的中央控制臺可以輕易實現一體化資源配置。

                            消除數據孤島、洞察一切分布式IT基礎設施,對于監控易僅僅是“基本操作”。監控易采用“云邊端一體化”架構,可通過架構的核心——中央控制臺進行協調、管理、分配眾多的任務管理器和實時數據庫,調動云管理中的各項功能模塊,實現一體化資源調配。

                            做到這些尚且不能算完全實現了IT分布式運維。

                            第三,監控易還擁有具體到監控終端(TS)的長臂管轄能力。監控易系統采用底層分布式架構,各地數據中心或機房皆可實現一體化運維。終端自帶高性能數據庫,設備指標的采集在監控終端完成,僅將監控數據和告警信息上傳中央控制臺,節省了帶寬,在集中管理平臺上呈現關鍵信息。如監測任務負載過高,TS監測服務器還會自動調節監測任務量,實現監控終端分布式管理、一體化運維的“壯舉”。

                            通過三大核心組件,監控易在IT基礎設施領域,實現了分布式運維,打破了傳統依賴單機版進行局域網、小規模網絡運維的模式,構建了為TOP3000規模級別的頭部企業打造分布式一體化運維平臺的實力,也徹底貫徹了數據庫的湖倉一體。目前,監控易已應用于政府、軍工、金融、電力、石油石化、交通、醫療等多個領域,納管設備超百萬臺。

                            數據領域對數據井噴時代的探索,挖掘出“湖倉一體”這個成果,將會極大影響未來的數字世界。“湖倉一體”今后將在各個領域得到印證;在IT運維領域,監控易實現IT分布式運維,就是對湖倉一體最有力的注腳。它成功證明了在科學合理的架構下,龐大的、分布式的IT基礎設施,可以實現數據的“生產資料化”,賦能企業數字化進程。

                          免責聲明:本文僅代表作者個人觀點,與中創網無關。其原創性以及文中陳述文字和內容未經本站證實,對本文以及其中全部或者部分內容、文字的真實性、完整性、及時性本站不作任何保證或承諾,請讀者僅作參考,并請自行核實相關內容。

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