我們身處資料爆發時代，世界正從it走向dt。在移動網際網路、雲計算和大資料的穹頂之下，it運維管理被賦予了更多資訊挖掘和資料分析重任。資訊碎片化加大了選擇成本的空間，如何有效採集和分析資料、排除閱讀噪音成為it部門在大資料時代亟待解決的難題。
splunk安全之海的革命，其探險家精神又將在企業it運維領域擦出怎樣的火花？splunk>live2018中國使用者大會北京站it運維場，我們一起來聽技術專家怎樣說。
splunk北亞合作夥伴技術經理 翁捷榮：splunk對devops的價值
devops運動的主要特點是在軟體建構的所有步驟中大力提倡自動化和監控,旨在縮短開發周期，增加部署頻率和更可靠的版本，與業務目標緊密結合。
devops自出現以來很大程度上改善了it運維環境，增加了團隊協作效率，加速了產品生命週期。但devops同時也會產生一些問題。例如，需要對商務流程有充分理解才能定義有效api介面；測試非常複雜、團隊需要建立devops文化；在微服務間傳送嵌入式資料也很麻煩。為了解決這些問題，devops的複雜程度呈指數級增長。
翁捷榮表示，想要使整個devops執行良好，不能簡單的依靠開發工具，需要將運維、安全等環節匯集在一起才能達到更好的監控效果。devops需要為整個團隊服務，包括商業、專案管理、開發、構建、qa、安全、階段、運營等。
splunk在一定程度上幫助了devops實現這樣的價值。splunk提供跨開發及跨運營的可見性。利用splunk，我們達到了更理想的開發環境。splunk幫助devops更快的投入市場，開發人員能夠更快得修復軟體出現的問題。
splunk 亞太區客戶關係總監 楊鵬：人工智慧運維aiops，為企業提供it**性
splunk是安全之海的革命，擁有無限的探險家精神。在itoa領域，splunk是領導者。但在itom領域，面對很多強大的對手，splunk不在佔據眉頭。
根據garner發布的market share analysis報告，在itom領域，splunk排在第二位。garner在今年的報告裡，把ai及相關能力擺在了乙個很重要的位置。
在splunk裡，aiops更希望能夠從根本上為企業節省時間和開銷。對此，splunk的貢獻很大，該貢獻不只是ai本身，還有很多其他能力，例如：高質量大資料能力、掌握全部資料洞察能力、降低資料使用成本以及ai能力的最大化。
楊鵬老師強調，資料是ai成功的基礎。在市場中，隨處可見ai實力很強的公司，卻把大量時間和精力用於資料發現，因為對於ai而言，資料真的很重要。splunk在整個流程裡便貢獻了一種資料的能力以實現ai價值最大化。
在機器學習工具包裡，splunk並沒有貢獻多高超的演算法，splunk真正的的貢獻是讓大家在機器學習工具包上更容易的使用資料，降低機器學習的使用門檻並提公升效率。
splunk 亞洲區首席it運維技術顧問 林雄蔚：以資料為導向，實時監控和分析您的商業和it服務
研發人員想要把商務跟it串聯起來，最重要的不是從it主鍵出發，而是從外到內，從業務角度出發，逐漸與it串聯起來。林雄蔚表示，可以利用現有子程式、監控資料用splunk大資料的方式把資料統一集中到一起。這是乙個漸進性的過程，並非一次性專案。
f5大中華區首席技術官 吳靜濤：網路感知應用，應用控制網路
在傳統的網路結構中，糖葫蘆串式的網路設計方式跟新的雲環境設計方式存在致命的不同，這不是網路本身造成的，而是應用程式造成的。乙個複雜的應用結構，一旦出現問題便很難去查。新一代運維平台一定會談到devops實現東西流量應用呼叫視覺化的問題。關於這一點，f5有乙個非常好的想法，以軟負載、虛擬應用服務的形式在雲中部署。將軟負載和虛擬應用服務打包，開發部門控制的是打包好的網路服務。網路部門仍然控制硬體形式存在的交付服務，並將軟負載在多雲環境中靈活擴充套件，形成統一交付平台。實現了這一點，緊接著可以做devops網路中間鍵，這就跟splunk建立了非常緊密的聯絡。我們可以實現使用者/網路體驗監控、使用者行為監控、應用效能管理等。
f5的客戶曾給過這樣乙個建議，即f5的「a、b、c、d、e」，通過「ai ops」和機器學習，以f5 作為「bigdata」的網路資料引擎，在「cloud」環境中實現「devops」的視覺化和提公升「user experience」。
吳靜濤表示，今天的f5改變了。splunk的加入，讓f5不在是乙個傳統網路的廠商，而是乙個跟a、b、c緊密結合的廠商，企業理念也得到了更多的認可。
tableau大中華區技術顧問 郭傑：tableau 視覺化科學與藝術
tableau建立於2023年，目標是希望幫助所有人理解資料。郭傑老師表示資料視覺化的基礎是前意識屬性，沒有視覺化的話，我們分析會很困難。視覺化是一門藝術，通過視覺化，人們能夠更深入的理解資料。
郭傑用了兩個形象的詞來解釋資料探索，乙個是已知的未知問題，即回答問題的方法已知，答案未知。另乙個是未知的未知問題，即回答問題的方法未知，答案也未知。而未知的未知問題就是大資料的真正價值所在。
當你有資料，即便你認為已經理解了，但tableau會用一種視覺化的方式幫助你更好的探查和理解資料。
資料視覺化 什麼是資料視覺化
資料對應的英文單詞是data，從資訊獲取的角度看，資料是對目標觀察和記錄的結果，是現實世界中的時間 地點 事件 其他物件或概念的描述。不同學者對資料的作用也給出不同的定義，大致分為以下3類 視覺化對應的兩個英文單詞 visualize和visualization。visualize是動詞，描述 生成...
資料視覺化
資料視覺化主要旨在借助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通資訊。但是，這並不就意味著資料視覺化就一定因為要實現其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是為了看上去絢麗多彩而顯得極端複雜。為了有效地傳達思想概念，美學形式與功能需要齊頭並進，通過直觀地傳達關鍵的方面與特徵，從而實現對於相當稀疏而又複雜的 資料集...
資料視覺化
畫餅圖 def print pie input data res for each in input data res each res.get each,0 1 label x for j in res fig plt.figure plt.pie x,labels label,autopct 1...