基于数据中台的数据全链路监控研究与应用
摘要：数据中台是当前各大企业管理中备受欢迎的可持续数据应用平台，本篇报告首先对数据中台进行了相关的介绍，比如数据中台的建设意义、架构、主要功能，以及优势。随后对全链路监控进行了分析，包括全链路监控的目标、全链路监控特质、实现全链路监控的难点、现状分析，最后给出了适应当前形势的数据全链路监控方案。希望对数据全链路监控的研究起到一定的参考作用。
关键词：数据中台；全链路监控
引言
科学技术的更新迭代之迅速,令人惊叹,整个世界也开始步入互联网的高速发展时期,处处都被数字经济所笼罩,而随着时代发展演变,社会生产力和经济形态都出现了全新的变革。而新型信息通讯科技的发展与日俱进,也促进了传统产业再次创新,并推动了新兴业态的萌发。网络不同于传统的生活介质,它是一个全新的产品消费模式,而互联网的应用价值不但占拥消费网络,还迈向了工业网络,其增长速度更不必说是突飞猛进了。
数据中台是公司的重要基石、支撑性平台，企业建成的数据中台，已初步形成了数据全链路监控分析系统。不过在此处理过程中, 将汇总到的大数据从不同的存储层同时迁移、关联映射,在保证安全的前提下，提高使用效率，但同时也带来了数据链路过冗长,大数据分析和运维管理中工作过程复杂繁琐的弊端。以及利用现有技术手段的弊端。若借助现有数据中平台建设的成功,数据处理溯源和大数据分析中的日常数据管理与运营、维护的管理工作中,将能够利用人工技术在各系统、各层间实现是单独的个体,并且相互之间进行比对,以及监控与维护。由于工作人员工作劳动强度过大、工作效率低下、准确率不高,是大数据治理、管理应用的工作瓶颈所在。因此本次报告着重研发数据中台的全链路监测系统,以突破传统片面的大数据监控技术,形成了全链路覆盖的监控能力,推动形成覆盖数据，全生命周期的全链路监测解决方案，全面提升经营决策，运营管理，业务拓展等方面的支撑能力。
1数据中台建设意义
随着安全信息技术的发展和安全企业的不断深化，涉及安全领域的设备和系统种类越来越多，除了传统的监控摄像头外，还有智能视频采集终端、 RFID 采集终端、数据采集终端，多内置安全业务系统，以及相应的数据类型和数据类型正在快速增访问限制和许多内
置安全业务系统以及相应的数据类型和数据类型正在快速增长。与此同时,随着业务安全与个人保护应用程序的日益发展,数据处理应用程式也变得日益复杂,服务方案也日益细化,复杂的应用程式提高了对各种数据分析合并,以及数据相关性分析的技术要求。在这些情形下,传统的安全数据应用模式将很难应对。因此,就公共安全领域来说,在典型的视频作战应用中,民警通常需要使用分散在不同系统中的相关信息，如地图传递、电子地图、警察接收、智能视频分析、智能人体汽车分析等，而这些信息无法获得信息后，需要综合大量信息，分析和处理过程，既繁琐又困难，很难迅速提取有效信息，发现指标相关性，更不用说形成人体车辆案件信息的相关性和分析信息综合作战的能力，这必然会大大降低实际应用的有效性。人体车辆轨迹的表示和因此，新数据的出现和分析数据的需要，对旧的安全信息系统的数据储存和应用模式提出了重大挑战。商业数据库和基于关系数据的数据仓库不仅难以管理以存储大量数据，而且处理和处理能力更为有限，无法支持大规模安全数据应用方案。面对大量不同类型的数据，如何确保数据质量，如何确保数据存储的读写效率，如何利用数据之间更深入的信息，如何提高企业级数据应用程序的效率等。这些都是安全和安保行业发展道路上的重要情况。
2数据中台的架构
数据中台是一套可持续的机制，使企业的数据有着充分的利用、分析价值，这种机制使企业在市场上占据优势，是符合当前时代发展的数字化组织形式。数据中台可以通过有形的产品，借以科学的措施对其支撑，创建出一套把数据变成资产并服务于业务的可持续机制。数据中台主要分为设备层、业务层、数据管理层和应用层。设施层的服务为感知前端设备、运算、内存、网络资源等提供了最基本的环境保障:业务层的视频联网共享业务和大数据层的视频连接、数据处理等是平台的主功能。而业务层的视频图像解析业务则完成了对视频图像分解、剖析系统中信息解析能力的服务化,是视频图像智能化建设应用的关键服务；数据层的数据接入、数据治理和数据服务是按照公共安全大数据处理的技术要求对视频图像信息数据库功能实施扩展，为视频图像智能化建设应用提供视频图像数据服务能力；应用层则对各平台的应用功能进行了综合整合,在有效保证数据安全和个人隐私性的情况下,更加高效地满足了各业务视频图像智能化应用的需要。而资料数据管理服务平台则主要包括了数据服务层、资料数据处理应用套件、数据管理底层和数据源底层等四个模块。而数据应用则是由企业前端客户端的服务提供。而数据应用则为企业的开发提供了离线、即时的开发工具,包括了在企业项目管理、代码开发、系统运维、发布警报等一系列的集成工具,以方便企业使用,并提高了其效率。
3数据中台具有的主要功能
3.1数据整合
1.数据丰富和完备：丰富的数据源进行整合和丰富。
2.管理简单易用:可视化任务设置、强大的监控管理系统。
3.大数据的集中运营:通过大数据分析连接、转移、写入或缓存内部根源中的各来源数据。
4.数据目次与管理:客户可以进行简单操作去定位查待处理的数据,分析数据。
5.数据安全：保障数据的访问权限范围。
6.数据可用:用拓展的方式，去对异构数据进行存取的操作,那可用性与易用性都能够达到最高。
7.部署灵活：本地、公有“云”、私有“云”等多种安排方式。
3.2数据加工
1.完善的安全访问控制。
2.完善的数据质量保障体系。
3.合乎标准的、密切与业务相关联的，并且可扩展的标签体系。
4.面向业务主题的资产平台。
5.智能的技术，使得数据资产的生产被数据映射所简化。
3.3可视化展示
1.提供自然语言等人工智能服务。
2.提供丰富的数据分析功能。
3.展示出良好的数据可视化服务。
4.方便迅速、省时的服务开发环境便于业务人员根据数据进行软件应用的开发。
5.做出实时流数据分析。
6.分布式和微服务的关系给出预测分析、机器学习等高级服务。
3.4价值变现
1.提供数据应用的管理能力。
2.提供数据洞察直接驱动业务行动的通路。
3.提供跨行的业务场景的能力。
4.提供跨部门的普遍适应性业务价值能力。
5.提供基于场景的数据应用。
6.提供业务行动效果评估功能。
4数据中台的优势
4.1业务价值高
以数据为基石，持有客户为上的理念，以人为本，实时反馈数据，以洞察为企业发展的主要驱动力。将数据动态化激活，对业务模式实施不断改进、创新，以保障企业在市场中的地位持续领先。
4.2技术价值（成本低、能力多、应用广）
1.应对多数据处理的需求。
2.丰富标签数据，减低管理成本。
3.数据价值能体现业务系统效果而不仅是准确度。
4.支持跨主题域访问数据。
总而言之,大数据的中台是把信息生产资料服务，转变为数字生产力,同时数字生产力也反哺信息服务,并不断迭代循环下去的一个阶段,即大数据驱动决策、运营。
5全链路监控的目标
“微服务”架构使应用及中间件二者之间的调用链路变得更加复杂。同时，云原生及混合云的兴起对全链路监控的实现提出了更高要求。为提升混合“云”模式下的微服务架构应用的稳定性，通常来说，对全链路监控提出的3个核心诉求如下：

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