现在IT人逢人便说虚拟化、云计算、大数据，虚拟化云计算还好说明理解，但大数据到底是干什么的，哪些人在用，都用它做什么，估计很多人都说不清。其实我了解也不深，但今天看了一次SPLUNK的产品宣讲会，有些体会。拍些照片，梳理一下，供各位参考。
先放个美女，就为了拉人围观。
因咱就是搞运维的，那么本篇主要就看看大数据在运维环境中到底有哪些用途。
（特别强调一点，本文真不是推广产品的，大数据的工具太多了，我也不介绍此工具的功能，只是看到了此工具的应用场景，从应用中揭开了大数据的面纱）
先普及知识：百度说“大数据（large data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产”
这里我们看到两个词：“工具”、“决策”，简单说就是工具以数据为参考提供分析结果做为领导做决策的依据，但为了表现分析结果的可靠性，要求数据要大、时间段要有说服力。在深了也说不请，我只能说，通过大数据的精确分析能告诉我们此需求或业务的风险、不足、发展趋势，让我们的在数据分析中找到方向。
我们先看看这个SPLunk工具的提供哪些功能
总的来讲，此工具是通过应用的日志分析形成的分析汇总报表。主要有IT运维、安全、应用交付、业务分析、物联网。
它通过对各个平台的事件日志分析，可以生成相关的分析结果。
主要通过数据中心基础微环境、应用环境分析、服务分析几个主要方面得出IT运维的可预见性。
数据中心基础设施环境分析
主要监控用电量、风扇、温湿度的微环境监控，表现数据中心的整体资源利用率，甚至可以图表显示机房的温度云图。
---这个很多监控软件都有此功能，只是分析的角度不同。
应用监控分析
从应用监控可以看出实时的提现收益比，这个是比较有用的，尤其在电商实时交易时可以实时观测站点的交易，计算投入产出比。
服务Case上分析SLA状态：
上图可以看出以下几个方面分析T可预见性
1、硬件状态：网络、存储、CPU资源、
---当然它是从监控记录分析得出的，此工具它本身不做监控，具体的数据还是由第三方工具提供日志。
2、IT服务：SLA状态，服务等级状态，监控云端、支持状态。
3、应用：关键业务的状态
这些分析得出的结果是当前IT运维和业务相结合的一种完美结合，通过繁杂的日志分析得出相应的结论：您的IT运维环境是否稳定、SLA服务等级是否符合要求、IT环境整体在业务平台中提现的重要性。
最终通过这些详细的数据，老板们会得出相应的结论，最关键的结论是到底是否需要扩充IT环境的资源，当前资源在今后一段时间内是否可以满足业务需求，其实对于决策者想知道的是：到底需不需要花钱，如果花钱收益比是否可以预估，人力投入是否够用，这样的分析便于CIO们更好的参与到公司的决策中来。
但是这里我想说一点，这些数据的分析结果是否可用，完全依靠于IT人员对各个平台日志或记录的收集。那么问题来了，每个平台都有自己的监控分析，例如硬件有硬件的监控、机房微环境的监控、应用的监控、服务case的监控，每一个平台都可以生成自己的分析报表，而且每个平台的架构数据库都不相同，如何将这些关键数据搜集起来，这些监控平台提供的日志是否可以提供相关的数据，这些信息需要对各个平台的熟悉程度，而且需要设定一定的关键条件去分析。
下面看一个应用实例
--这里插一句，splunk在国际市场确实有一定的地位，一般这种国企很少选用国外软件的。
下面看看民生银行如何借助此平台做数据分析的，有些业务不太懂，只能截取一些图供大家参考，但愿在以后的实施中能借鉴一定的经验。
对于IT运维的大数据分析，其实我个人是这样认为的。
1、大数据分析的目的：其实最关键的就是分析的结果给谁用，一般是给领导用了，关键凭借这些图标做什么，如果得出的只是业务忙需要购置服务器、存储等这样的结论，我想没有必要；关键还是数据分析的结论到底是否贴合业务，是否能够对业务平台提供帮助，乃至销售市场提供前瞻性、预见性。说句直白些的，领导拿到你这份分析结果是否能够做为提升KPI，这个对申请更多的费用是否有帮助。
2、收集数据：你至少有一定时间内的数据日志备份，也就是说，数据要新，数据要大，要有效用；需要一定时间内的大数据积累才能形成有效用的分析结果。也就是：短期内收集是看不到成效的。
3、数据分析：工具就是工具，splunk是工具，excel也是工具，无论国内国际大小如何用好，需要一定的技术掌握能力，当然这并不简单，如果做复杂的跨平台的数据分析，可能你想要一个团队操作此事。
一个是IT的路真是活到老学到老；
另一个是人家这么大岁数还这么努力，我们年轻人有何理由不努力。
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