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文档简介

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2、元数据）维度认知运维数据数据仓库模型选择- 维度模型+（运行时）度量服务器交换机集群应用 机房日志指标事件分层设计解决：数据加工难 重复劳动出错概率高kDWS/ADS层(汇总/应用级数据)DWD层(明细层)ODS层(度量)DIM层(维度)ODS (Operational Data Store)如从DB、API、日志等系统抽取过来的数据DIM (Dimension)如机器维度表 监控部署维度表等DWD (Data Warehouse Detail)基于ODS层，按照业务领域进行整合的明细数据层DWS (Data Warehouse Summary)基于DWD的统计层，一般根据DWD的某个维度来统

3、计ADS (Application Data Service)基于DWS、DWD的应用展示层如何用阿里云技术栈构建运维数仓?DataWorks + MaxCompteMaxCompte离线数仓离线存储OSS实时数仓实时存储 Log Service RDSStreamComputeAnalyticDB TSDB.LogService 数据采集知识图谱+搜索二索引运维世界图数据写入El sticsearch搜索+钉钉二Chatops对话即搜索服务状态运维操作命令执行事件指标异常检测与历史比较与同类比较原始指标= 预处理&象征抽取匚二 算法检测匚二 结果抑制单个or多个指标（= DBSCAN匚二异常结果如何发现日志异常?运维之“运”- 运筹运维何领域存在较多的规划问题，需要用运筹优化的方法来解决-多集群的容量如何均衡-如何为用户分配合理的配额-如何优化应用间传输流量元数据运行时服务器网络应用日志指标事件运维之“运”- 运筹运维何领域存在较多的规划问题，需要用运筹优化的方法来解决-多集群的容量如何均衡-如何为用户分配合理的配额

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