数据分析是运维管理中非常重要的一个环节。我们通过案例研究来看看常见的数据分析模型。
运维的日常场景很多，看起来很复杂。毕竟离不开对稳定、安全、高效、低成本这四个基本价值的更高追求。通过运维的数据化能力，运维可以为企业决策提供有力支持，提高稳定性、安全性和效率，合理控制成本。
知识地图，用统一的语言定义运维数据，通过实体之间的关系表达运维对象，整合运维领域的实体关系，形成知识地图。运维领域之间的关系包括但不限于产品、服务、集群、服务器、网络、IDC等。
数据中间站，建立面向运维领域的数据中间站，统一管理资源数据、告警数据、性能数据、业务数据、日志数据、工单数据、索引数据、拨号数据等数据。并为上层运维分析场景提供统一的数据访问路由、数据服务目录、数据访问管理、数据可视化等功能，通过集成、关联和对外开放，打破“数据孤岛”，深度挖掘运营数据的价值。明确前端数据需求，整合后端数据，处理并输出数据，建立数据中心级数据服务共享平台。通过整理数据、规划数据源、整合数据流、加工整合存量数据，以数据服务的方式实现数据监控和资源利用率分析。
数据可视化，通过数据的可视化呈现，帮助运维人员直观、方便、快捷地分析问题，还提供了一系列工具组件，供运维人员快速编辑视图、多层次下钻分析、多维关联分析、报表排列、横向和纵向数据对比等。这将传统的运维经验转化为数字化的经验，大大提高了问题调查、风险发现和知识沉淀的能力。
