摘要：大数据平台在应用层面拥有一体化、综合性的特征，其功能包含数据管理、资产管理、数据库服务的可用性监控等诸多层面，能够为企业在发展层面提供有力的参考依据，提升企业服务工作的效率以及质量，节约运行环节的各项经济成本花销，为企业在经济层面收获更多的收益。本文主要针对以大数据平台为基础的自动化运维以及监控技术展开研究，然后基于此，分析了一系列自动化运维以及监控技术的状况，以供参考。

关键词：大数据平台;自动化运维;自动化监控;技术

前言：目前，随着大数据技术迅猛发展，社会公众已经迈入信息化、智能化、数字化时代，从而产生了体量庞大的信息数据，需要以智能计算机为基础，应用大数据、云计算等诸多技术，对体量庞大的数据信息进行分析及处理，从中获取有价值意义的数据以及内容。大数据平台在应用层面的重点是，对数据信息进行收集、储存，对于诸多领域在发展层面而言，拥有极其重要的促进作用。所以，基于大数据平台针对自动化运维以及监控技术进行分析，就目前现状而言，拥有极其重要的现实意义。

1  大数据平台中的关键技术分析

1.1 大数据平台的储存以及建模技术

1.1.1 自动化运维模型的接口

在各种类型不同的树形索引、储存索引、分类索引中，集中统一的接口可以统一结合，从而起到决定性的作用。用户对此接口进行应用，可以针对不同源头的大数据信息，相互之间建立沟通、联系以及管理方式。自动化运维管理平台中的功能，主要包含企业设备以及资产的管理、数据信息的日常巡检工作等，为企业日常开展的运维管理工作提供了有力的支持，有利于提升在运行层面的效率，与此同时降低经济成本支出。而且面向意向对象在设计环节，提出了一种设计目标，适用诸多不同行业的信息部门中应用的数据系统。

1.1.2 大数据建模技术

大数据信息在收集、整理之后，需要对其进行分析、处理，消除其中没有用处的信息，保留有价值的信息，目前的现状是，大多数数据信息都属于无用信息，有价值的数据信息只占据极小部分。而对所有数据信息进行处理期间，首先需要建模，找到数据信息相互之间存在的数据规律，或者应用神经网络针对所有数据信息展开分析及处理。对于收集的所有数据信息，需要寻求数据特征，然后应用数学的思想，对其进行集中、统一的整理，应用抽象处理的定义，针对所有数据信息实现分析以及研究，最终获取的数据可以构建一个完整的数据模型，对数据信息在处理环节，需要着重关注三个层面的信息：收集到数据信息的本质信息、可以反映问题的数据信息、能够协调沟通各类数据的信息。另外，收集到的所有数据信息，在特征层面存在全局性而不是局部性，应用查找全局特点的方法，可以有效防止由于局部特点过于突出，从而导致数据在处理环节面临着不必要的难题。以全局性的角度开始着手，可以针对数据进行科学合理的处理。

1.2 自动化运维功能的设计

1.2.1 巡检管理

在表单汇总的模式之下，所有数据以及系统的常规性检查工作，全部都是由值班中心的工作人员负责完成。

1.2.2 运维监控

通过图形化的方式，对于数据在可用性层面进行实时化的监控。

1.2.3 设备管理

应用集中化平台以及流程，对于物理设备信息进行有效的细分，以服务器查询设备系统中的业务管理人员为基础，对于服务器的有关信息进行浏览以及查询。

1.2.4 知识库管理

为了让维修人员更好的浏览以及查阅，各种运维层面的有关技术，此类数据知识库需要统一、集中对其进行归档以及管理。

1.2.5 信息管理中心

以企业内部运维工作层面的信息、体系、条例为基础，与监控问题进行有机结合之后，确保发布信息的精准性[1]。

2  数据处理因素

2.1 数据处理高度分析

一般情况下，数据在储存层面存在多种不同的方式，针对视频数据在处理环节，应用到的大部分都是大数据架构的形式，应用此种方式可以在较大的范围空间内提取有价值的数据信息，而且提取效率相比较于其他方式而言速度更快。

2.2 减少投资成本

在构建大数据信息化的处理平台时，可以按照企业在发展层面的实际状况，选择最为合适的产品硬件，按照自身在购买层面的需求，匹配有关的软件系统，由此能够有效降低投资成本。

2.3 大数据平台中的整体扩展性

大数据的处理平台中，将类型不同的数据进行分流，划分到各个子系统中，对其进行科学化的处理，是目前处理环节最优化的一种方式，而且此种方式在操作环节可靠性、便捷性相对较高。

2.4 大数据平台在技术层面的优势

应用大数据技术的处理平台，能够对所有收集获取到的视频数据信息实行有效处理，相比较于传统形式的视频数据处理技术而言，可以在极大程度上提升视频分析的分辨率，在交通部门的监控系统中，视频的高清性能够对交通管控工作，起到极大程度的辅助作用。

2.5 监控系统中存在的冗余问题

对于传统意义上的信息处理方式而言，过程复杂程度相对较高，数据在储存、提取环节，需要浪费较长的时间，有些情况下还会导致数据失真，应用最新的现代化虚拟技术，针对数据信息实行操作环节，能够极大程度的提升数据的处理期间的稳定性，就某种程度而言可以提升数据信息提取工作的精准度。

2.6 数据的监控化处理

应用可视化技术针对数据信息进行处理，在体量庞大的数据信息中提取有价值的信息，是对监控系统在工作层面的一项评估指标[2]。

结束语：综上所述，目前大数据平台已经延伸到社会公众生产、生活的诸多层面，在现代化背景下，大数据平台得到了更加广泛的应用，各个领域以大数据平台为基础，针对自动化运维技术以及监控技术进行最大化的应用，不仅可以提高自身在运营层面的可靠性以及有关收益，与此同时也能够高效安全的解决，自身在发展环节储存的体量庞大的数据，从而推动自身实现健康、长远的发展。

参考文献

[1]曹铁男，李昊，喇元.大数据平台的自动化运维及监控技术分析[J].电子世界，2021（05）：19.

[2]廖鹏.基于大数据平台的自动化运维及监控技术[J].造纸装备及材料，2020，49（06）：35.

作者简介：孟子凯（1981.10-），性别：男，籍贯：山东潍坊，学历：本科，研究方向：大数据、自动化稽核。