疫情短暂过去，一个乐观的共识正在蔓延：2023年的互联网，绝对不会比2022年更差。

“降本”是过去一年许多公司的核心策略，营销大幅缩水、亏损业务大量撤裁，以及层出不穷的裁员消息。而2023年在可预期的经济复苏下，企业需要认真面对：能否、如何追回逝去的三年？一个精兵简政的组织，如何保持业务的战斗力？

1）海量数据管理

IT环境中包括网络设备、安全设备、服务器、虚拟机、中间件、服务、业务系统等，从底层硬件到上层软件，每时每刻都在产生数据，每天各类日志、告警、指标的数据可达几十TB，随着时间的推移，数据越来越大。这些数据是发现问题和定位故障的依据，如何保存、分析海量数据，从数据中找寻故障的根因是IT运维关键所在。

目前大部分网络监控平台、日志管理平台，如 Zabbix、Prometheus等工具，往往只专注某类特定数据或者某一场景。IT环境下分析定位问题往往需要多个工具配合，造成了使用不便，更重要的是造成日志数据、事件数据、指标数据、告警数据等多类运维数据分散存储，形成了数据孤岛，无法进行数据关联分析和统一展示。

日志、事件、指标等运维数据，往往以文本（字符串）格式出现，没有固定格式，因厂商不同而各异，多属于非结构化数据。这些数据无法直接分析，甚至难以读懂，对运维人员来说无疑是非常大的挑战。

目前大部分的运维平台以监控为主，提供查询、展示和告警的功能，但分析能力薄弱，依赖人工观察、分析和定位问题，这就要求运维人员具有丰富的运维经验和较高的技术能力。

故障发生时，许多系统或服务可能会同时产生告警。传统监控运维平台只展示单一的数据问题，无法全面掌握系统健康状态。这导致多层次的系统架构的故障定位困难。往往需要多部门，多位专家配合排查，耗时耗力，严重影响业务效率。

机房、系统需要巡检、维护。避免业务系统因故障产生中断。人力成本上，工资、福利、保险、专家技术支持也是不容小觑的成本支出。

着眼细节，都是数据问题。实际对于用户，要解决的只有2个问题：系统健康运行、出现故障能快速解决。于是，我们从三个方面去解决。

1、建立统一监控的大数据运维平台，采集全面的日志、指标、告警、事件等数据，解决数据分散、孤岛问题。

2、将机器学习算法用于运维场景中，如动态阈值告警、告警收敛、指标分析、告警关联分析、智能异常日志检测、根因定位等问题，实现故障快速响应：既能发现问题，又能解决问题。

3、可视化大屏展示，时刻掌握业务运行状态。围绕业务系统拓扑图，展示系统各组件的拓扑关系，全局视角观察、发现、探索、定位故障。

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