机器数据的来源
何为机器数据,就对其字面意思理解,机器产生的数据.那机器数据具体都是怎样的?比如:日志数据,监控摄像图传过来的数据,手机传过来的数据,传感器传过来的,扫码.....几乎遍布生活的点点滴滴.
机器数据的传统解决方案
对于这样的数据,以前的IT运维监控,视频监控软件,动力环境系统都有实现过,主要对设备的健康度阈值做临界告警,而视频中就是对摄像图的传过来的影像分 屏展示,独立环境对机房的温湿度监测,临界告警.以前对于机器数据分析在很大意义上是没有进展的,而分析就是用数据说话,随着大数据产生新的生产形态已经 产生.
现在的解决方法
现在机器数据解决方案就是依靠大数据的技术,将数据整合建立索引,提供便利的搜索和查询服务,在此基础上分析整合数据,为客户提供数据的分析展示.
架构
对于大数据机器数据处理应当是这样一种逻辑,数据获取过来,我们根据数据来源对数据做分组管理,应用模型构建,构建好之后根据需要抽取数据重要字段,抽取字段时我们可根据现有的经验对数据一种预警处理,字段抽取之后对数据进行索引,构建查询服务.构建定时任务之后去分析这些数据的规律性,总结一些事件发生的规律为生产和维护提供一些建设性的意见,我强烈建议这些事件数据存储习而来,作为一个机器的病例,十年的这份数据是一个什么样概念的含金量,对使用者和生产者来说是有什么样的价值.对待这样一个处理逻辑的应该采取什么样的技术架构呢?如下图:
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