运维数据平台：架构、功能与GOPS大会应用深度解析

运维数据平台技术实现是2019年GOPS全球运维大会在上海站的重要议题，由王文文主讲。该演讲深入探讨了运维数据平台在现代IT运维中的核心作用，以及其实现的复杂性和关键特性。 首先，演讲从运维数据平台的整体架构出发，阐述了其组成，包括5个主要的服务层：中间服务层、计算引擎、异构存储、数据管理和机器学习。中间服务层负责全链路的数据资产管理，如元数据管理、数据质量控制、数据标准制定和安全保护。计算引擎GSEDataServer负责数据采集，支持多种数据源如MySQL、ES、Redis等，并整合了私有云、公有云和混合云环境下的数据处理。 在功能介绍部分，演讲者详细列举了运维数据平台的众多应用，包括实时监控告警、快速数据获取、数据无损和血缘追踪，以及对SQL+脚本的运维开发和大数据开发（如Java、Scala）的支持。此外，平台还提供了流式计算能力，数据服务通过API和SDK接口供开发者调用，涉及数据采集、存储、管理及各种数据集成技术，如数据总线用于清洗和共享数据。 演讲者强调了数据集成的灵活性，可以无缝集成多类数据源，具备跨云数据采集的能力，支持实时ETL（提取、转换、加载），并提供一个开放式采集框架，降低了接入不同数据源的门槛。数据开发方面，平台采用了拖拽式数据流开发IDE，支持统一SQL查询和用户自定义组件，使得数据查询变得便捷和统一。 对于数据查询，平台提供了一体化的解决方案，包括统一对多种数据源的查询，支持OLAP分析、OLTP操作和全文检索。此外，还强调了全流程、可视化的数据建模，以及BI与AI的融合，特别是在运维场景中的机器学习应用。 在数据管理层面，平台实现了全链路数据跟踪，提供数据质量监控、完整数据血缘和审计记录，以及标准化数据服务。最后，通过全域数据集市，平台将数据整合到一个统一的资源中心，便于分析和决策。 运维数据平台技术实现是现代企业IT运维中不可或缺的一部分，它通过强大的数据整合、处理和分析能力，帮助企业提高运维效率，实现数据驱动的决策，同时注重数据安全和合规性。