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数据分析在运维管理中都是非常重要的一个环节，下面我们就通过案例分析来了解一下，常见的数据分析模型都有哪些。
运维的日常场景很多，看似复杂，终究离不开对稳定、安全、高效、低成本四项基本价值的更高追求。通过运维数据化能力，运维能为企业决策提供有力支撑，实现稳定、安全、效率的提升，和对成本的合理把控。
知识图谱，使用统一的语言来定义运维数据，将运维对象通过实体与实体间的关系来表达，整合运维领域内的实体关系形成知识图谱。运维领域的关系包括但不限于产品、服务、集群、服务器、网络、IDC等。
数据中台，建立面向运维域的数据中台，统一纳管如资源数据、告警数据、性能数据、业务数据、日志数据、工单数据、指标数据、拨测数据等，面向上层运维分析场景提供统一的数据访问路由、数据服务目录、数据接入管理、数据可视化等功能，以期打破“数据孤岛”，通过整合关联和对外开放来深度挖掘运营数据的价值。识别前台数据需求，整合后台数据，对数据进行加工和输出，建立数据中心级的数据服务共享平台。通过对数据的梳理，数据源的规划，数据流程的整合，对存量数据进行加工整合，达到以数据服务化的方式来实现数据监控，资源使用率分析。
数据可视化，通过对数据的可视化呈现，帮助运维人员直观、便捷、快速的进行问题分析，还可提供一系列的工具组件让运维人员根据自己的业务情况对海量数据进行快速进行视图编辑、多层下钻分析、多维度关联分析、报表编排，横向纵向大盘数据对比等，将传统的运维经验进行数字化转变，大大提升了问题排查、风险发现和知识沉淀。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请在707945861群中学习了解。
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2025-08-07
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