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M****H 2018-07-11
故障定位景下的数据视化
干货概览 百度拥有百条产品线,数十万的服务,每个服务时时刻刻都在产生着海量的监控数据,形成的监控项模总数已达数十亿。面对如此海量的数据,在日常运维(如故障诊断、成本分析、性能优化等景)过程中,传统的统计图表难以有效直观地展示如此庞大的数据。因此,优秀的监控数据视化产品就呼之欲出,他既要数据准确、全面、时效性高,也需要提升用户的使用验,使其能在茫茫数据中一眼就能发现想要观察的数据。 那么怎么做才能适应用户需求、完成精准展示,同时又能挖掘数据价值呢?下面我们从故障诊断的景出发,来看百度智能监控平台是如何充分利用数据视化武器来解决际业务问题的。 故障定位视化思路 在标准的故障处理流程中,故障定位一般分为两个阶段: 故障止损前:期望以快速获得用于止损决策的信息,做出相应的止损操作使得服务恢复。比如通过确定故障范围,调度流量绕过故障机房或摘除故障例等。 故障止损后:仍需要进一步找到导致故障的深层次原因,确定故障根因,将线环境恢复到常状态。
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