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《基于医疗大数据的云监控》使用手册

1背景

1.1概述

1.平台主要功能：

通过对数据的不断采集，积累了相当长的、涉及面广的运维、业务等的海量数据，

构建大量算法和模型对现行数据和历史数据进行大数据分析，从中发现异常、趋势、

关联等信息，进行告警、预警、异常等报告，并提供自动化的辅助决策。

2.平台架构特点：

本平台，在建设中采用大数据架构，将数据的采集层、处理层、应用层分离，形

成松散耦合。其中：

数据采集：采集的数据源可以是，

软硬运维数据：

硬件资源：包括物理的或云上的主机、存储、网络；

软件：操作系统、数据库、中间件、应用系统；

业务数据：包括下列等数据

医院数据

病人信息

诊断

用药

经营数据

药品数据

疾控数据

公共卫生数据

处理层：统一的大数据处理平台，实时处理，可在秒级时间内处理完成数据。

应用层：可对下列业务进行监控，发现异常并触发告警、预警等

运维监控（初步建成）

医院经营状态监控（在建）

疾控监控（规划）

院内用药监控（规划）

药品销售异常监控（规划）

1.2创新点

1.2.1模块化设计

本平台采用统一架构，但每个功能采用模块化设计，针对不同用户，监控的不同范围，

集成不同的功能模块构成用户的应用层，方便灵活。可分别用于医院、疾控、区卫、政府

等。

1.2.2与传统监控的区别

由于传统监控核心是基于数据库构建，无法对大数据进行处理，无法保存和分析历史

数据等，而本平台基于大数据构建，故具有以下特点，

1、告警分析与辅助决策

传统只能对实时出现的问题进行告警，本平台结合历史数据，分析问题产生的原因，

并利用已构筑的知识库，提供该问题的辅助解决方案，使运维智能化。

例：主机宕机了，经分析，发现是某天上了一个应用后，导致内存和CPU消耗日增，

最后宕机（发现了原因），知识库中给出提示“请暂停该业务，重新审查该软件是否存

在问题”。

2、关联分析

传统告警，对已产生的告警之间的关联关系缺乏分析，而本质上数据之间有依赖关系，

本平台将分析这些告警之间的依赖关系，从中得到根源告警，解决一点，稳定一遍。

例：如某数据库挂了，必然导致多个访问其的应用也同时告警，从而告警一遍，经平

台分析定位根源后，只优先给出数据库的告警，其他给出提示“可能由于XX告警，导

致本告警，可暂不处理本告警，待XX恢复后，再查看”。

3、发现异常功能

传统监控，由于缺乏长期的历史数据和局限于传统数据库的计算能力，无法对同期的

数据进行对比。

例：通过对历史数据的分析，发现某链路流量突然剧增（有可能是有病毒攻击），可给

出异常提示。

4、预警功能

结合历史数据，分析出未来的发展趋势的动态数据或视图，用以精准预测。

例：结合现有资源的使用增长趋势，给出未来资源的有效使用时间，预警何时用完资

源。

5、关键业务分析

分析所有数据，自动定义出整个业务中的关键业务，关键路径，相关业务，从而为业

务的重点安保，提供科学决策。

例：通过分析，发现某个链路的流量占全院的业务流量最高，如50%，该链路为关键

路径。

6、巡检分析

传统巡检，只反馈目前数据，无对比等分析功能，需要线下手工进行有限的小量分析，

不能反馈被巡检对象的发展变化情况。本平台，将根据用户选择需要，对同期或近期

数据进行对比，自动给出巡检分析。

例：可选定最近数据库的表空间变化情况作巡检，从而发现最近数据空间变化波动。

7、自动推荐动态阀值

传统监控需要监控管理人，依据经验设定阀值，这需要很高的业务熟悉和专业知识，

往往做不到，在实践中，基本是对所有，不管业务实际情况，统一设定。

例：传统监控中，运维人员统一将