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可观测全域数据模型在智能运维中的实践
姓名:贺安辉
个人简介
贺安辉
博睿数据产品总监
担任博睿数据产品管理部负责人,AIOps首席专家,
15年智能运维领域从业经历,曾供职于中国工商银
行、蚂蚁集团等企业,对运维体系、技术、产品形
态和方法论有丰富的经验。
GOPS全球运维大会暨研运数智化技术峰会2024·上海站
挑战和目标
可观测全域数据模型
目录
智能运维落地效果
挑战和目标
01
运维数据的复杂性和动态性正在迅猛演进中
服务调用运行容器数日志量事件量构建发布次数
100+亿次/天30万+个200+TB/天2000万+条/天6000+次/天
*选取典型客户的一些统计值
GOPS全球运维大会暨研运数智化技术峰会2024·上海站
技术和工具的多样性呈现百花齐放形态
CNCFCloudNativeLandscape
1000+
GOPS全球运维大会暨研运数智化技术峰会2024·上海站
可观测性解决方案面临的关键挑战
数据膨胀工具多且杂关联关系复杂加工成本高昂分析难度大
GOPS全球运维大会暨研运数智化技术峰会2024·上海站
小而美、避重就轻的微创新
or
大刀阔斧、从根本上解决
GOPS全球运维大会暨研运数智化技术峰会2024·上海站
可观测平台的建设目标
1、对所有数据具备标准统一的底层存储模型和业务模型
2、底层存储模型和上层业务模型隔离,上层应用不感知
全域数据统一查询语言底层存储模型
3、具备标准统一的数据写入能力和开放统一的全域数据
实查询分析语言,所有数据可灵活探索
业务模型体
自
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