智能維運



什麼是有價值的資料?

判斷資料是否有價值?絕非一眼就判斷得出來,就好比人在面試一樣,主考官絕非一眼看出應試者的潛能,一定是初步覺得可用,進而保留、開發、創造。

資料因被人累積的經驗、創意而進化成資訊,這段過程是長久且複雜的。所以不能初次看到就放棄,而是要走到最後,才知道美好的結果。

Big Data 5 V 特性

一般而言,大數據都具有所謂的 5V 特性 :

  • 數據的儲存量與運算量 (volume) 很大
  • 數據增長的速度 (velocity) 很快
  • 數據包含結構化與非結構化數據,且種類與來源多樣化 (variety)
  • 數據的準確性與可信賴度高 (veracity)
  • 且數據中隱藏的價值珍貴 (value)


生活中常見例子

Youtube 案例

假設我常聽的華語歌,Youtube後端會自行幫我歸類成相關的合輯。

FB 案例

當我常看某幾個粉絲專頁,它就會常跳出較多它的更新資訊。

資訊業與電信業的合作案例

資訊業者透過收集與分析 NetFlow 資料,挖掘並預測用戶日常的使用狀況。

背後數位銷售-小米掃地機器人

當某一個家庭透過他們家的 Wifi 連動其家的小米掃地機器人做日常地板清潔。

也就是說在無聲無息中,您在網頁上的所有操作都被遠端的無形攝影機記錄下來。

在您眼中看到這些被記錄下來的資訊看似繁雜且無利用價值,那您可就錯了。在廠商眼中這些東西是很有價值的,例如透過客戶的屬性、瀏覽紀錄等資訊,分析出每個客戶感興趣的商品,進行精確的商品推薦,有效提高商業效益。


實際應用的案例

整體運作方式

透過大數據平台彙整不同來源的資料,並與相關領域人員一同定義與分析,將資料轉換成有價值的資訊,進一步創造商業效益。

智能偵測閥值

透過大數據平台將基礎設施以及應用服務的資料完整收集後,並搭配日常維運的經驗,配合非監督式學習的演算法建立資料之間的關聯。跳脫傳統一刀切的門檻值設定方式,當異常資訊出現時,可立即提供維運人員較精準的告警資訊,降低誤告警的發生。

透過收集機房 Syslog 的相關硬體日誌資料,利用大數據分析引擎智慧計算每台不同設備告警閥值(CPU/Memory/Power/Free Spaces…),提供維運人員正確的告警資訊,避免假警報(False Alarm),提升維運效率,並提升客戶體驗。


相信您所收容的資訊能更活化運用。在未發生異常狀況之下,讓 IT 單位不在是可有可無的空氣。在異常發生時,也不再是眾矢之的,讓我們協助您的 IT 團隊成為營收或經濟成長的最佳助攻單位。