数据告警分析维度（数据警告是什么意思）

本篇文章给大家谈谈数据告警分析维度，以及数据警告是什么意思对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享数据告警分析维度的知识，其中也会对数据警告是什么意思进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、数据质量有几种维度?分别是什么?
• 2、大数据治理平台——维度管理
• 3、大数据分析领域有哪些分析模型
• 4、腾讯云的产品介绍
• 5、告警管理

数据质量有几种维度?分别是什么?

完整性

数据完整性问题包含数据条目不完整，数据属性不完整等

一致性多源数据的数据模型不一致，如命名不一致，数据编码不一致，含义不一致，生命周期不一致等

准确性准确性也叫可靠性，不可靠的数据可能会导致严重的问题，会造成有缺陷的方法和糟糕的决策

唯一性

用于识别和度量重复数据，冗余数据，重复数据是导致业务无法协同，流程无法追溯的重要因素，也是数据治理需要解 决的最基本的数据问题

关联性数据关联性问题是指存在数据关联的数据关系缺失或错误，例如：函数关系、相关系数、主外键关系、索引关系等。存在数据关联性问题，会直接影响数据分析的结果，进而影响管理决策。

真实性

数据必须真实准确的反映客观的实体存在或真实的业务，真 实可靠的 原始统 计数据是企业统计工作的灵魂，是一切管理工作的基础，是经 营 者进行正确经营决策必不可少的第一手 资料。

及时性数据的及时性(In-time)是指能否在需要的时候获到数据，数据的及时性与企业的数据处理速度及效率有直接的关系，是影响业务处理和管理效率的关键指标。

逻辑检查不同表字段之间可能会有逻辑关联，需要稽核

离群值检查部分数据可能会偏离其他数据，比如同一个商品金额大家都是100元，而有一条数据是1W

自定义规则由需求方自定义相关规则

波动稽核

与上周环比稽核波动情况

强弱规则

每个规则的权重应该是不一样的，需要配置优先级，这对后续的告警方式是有帮助的

我们最终的目的是希望做到页面可配置

大数据治理平台——维度管理

苏宁八大产业,每个产业有自己数据告警分析维度的数据集市,每个数据集市有自己的维度表数据告警分析维度，没有统一的维度管理(包括管理规范和系统支撑)。业务痛点包含以下几个方面：

建立统一的维度管理系统，实现对维度信息的统一管控，并为集团的数据产品提供统一的维度数据服务，包含维度开发管理，维度信息管理及维度数据服务三个方面。

维度数据

如上图所示，ETL将采集的数据，进行数据清洗之后存储到维度数据仓库（磐石）中，维度系统再将维度数据仓库中的数据同步达到维度库系统。

维度数据存储方式：维度数据一般以一百万的数据量作为分割点，一百万以上数据量的维度采用的存储是HBASE，一百万以下的数据采用的存储是MYSQL。

维度数据同步方式：存储到HBASE的维度数据采用的是BULKLOAD导入，存储到MYSQL的维度数据采用的是SPARKSQL+RDD写入。针对数据同步都已经实现通过页面配置任务的方式一键同步，节省人工。

为什么采用这种存储方式？

1， 针对数据量的大小采用不同的存储引擎，节约存储资源，提高维度服务的稳定性。

2， 实时指标的计算：OALP需要关联维度表和事实表做指标数据加速（实时计算指标数据）。这种需要实时的查询维度表的所有维度属性，调用量非常庞大，所以采用了直接查询HBASE的方式。

3， 维度需要提供基于维度值ID查询维度值名称的服务(包括批量精确查询和模糊查询)，HBASE在精确查询上性能较高。MYSQL由于数据量不大，可以再加一层分布式缓存，提高精确查询维度值的性能。

维度建模

1， 选择业务过程

根据业务场景以及可用数据源

2， 声明粒度

根据事实表及应用场景，确定汇总粒度，一般尽可能的用最细粒度

3， 确定维度

根据确定的粒度，定义对应的维度，最细粒度，也是最低层次的维度

4， 确定事实

确认将哪些事实放到事实表中，维度表只是做关联，不做维度数据的查询服务。

维度定义

1. 当增加新的维度时，编码号将在已用号码的基础上递增，四位十进制编码号不能满足需求时，可增加编码号长度为五位十进制数，以此类推。

2. 当删除已有的维度时，其编码号将不再利用。

3. 当修改已有的维度时，其编码号不变。

4. 当拆分已有的维度或合并两个及两个以上的维度时（数据应用场景需要），其编码号的使用原则按照删除原维度，并新增拆分/合并后的维度执行。

维度管理

维度：目前维度平台支持快速定义维度,通过设置维度的基本信息，选择维度映射的维度表，做好维度与维度表的映射，设定维度的一些特性（布尔维度，时间维度，杂项维度等），检测维度的定义结果。达到了让业务人员能够只是通过页面操作就可以制定需要的维度。

维度表：数据开发人员可以通过维度库平台定义维度表，定义好之后可以集成数据仓库的同步任务一键将仓库的数据同步到维度表中，将维度表与维度做映射关系。

维度层级：维度库平台支持定义维度层级，只要是维度库平台上有的维度表并且做好维度与维度的映射关系之后，就可以定义需要的维度层级，根据维度层级提供维度值的上卷下钻查询服务。

维度血缘：提供了维度，指标，报表的血缘关系，以及还准备做的维度数据的血缘，维度，指标，报表调用次数的血缘等等。

维度服务

1. 维度服务调用申请：

调用维度服务，需要在维度库管理系统中申请调用权限。等维度管理系统授权之后，生成维度服务调用授权码，在调用维度服务的时候带上维度服务调用授权码，维度服务会根据授权码判定是否有访问权限。

2. 维度系统提供的服务：

1,对存储在HBASE的维度表，数据告警分析维度我们又加了一层存储到ELASTICSEARCH（提供维度值的模糊查询服务）

2，针对负载较高的HBASE表，加了一层本地缓存，解决热点问题。

3，对存储在MYSQL的维度表，数据告警分析维度我们又加了一层存储到分布式缓存ZEDIS（提供维度值精确查询服务）。提供了定时或者手动刷新缓存数据的功能，以及缓存数据的监控机制。

监控分析

由于维度服务的调用量是亿万级别的，系统的监控统计，采用的是Log4j+kafka+druid的架构，如下图所示，应用将调用日志采用log4j- KafkaLog4jAppender写入kafka中，再将kafka与druid集成，准实时的输入druid中，业务基于druid做统计分析，查看维度服务调用成功或失败的情况。

除了维度服务的调用监控，平台还有针对维度值的数据量监控（主要监控暴增或者突然没有维度数据的情况），维度值数据质量的监控（根据维度表和事实表做数据比对，分析维度值数据的差异情况）。维度数据同步任务的监控（每个维度表的数据同步情况监控，异常告警到具体的任务负责人）。通过各种有效的监控手段，来提升维度服务的稳定性和准确性。

1. 未来平台会更加的完善,会有越来越多的维度在平台上建设,提供更加稳定和高效的维度查询服务。

2. 能够支持更多个性化的维度，能够支持维度的数据版本（例如过去一段时间的维度值），支撑全集团所有数据产品的维度调用服务，将平台打造成苏宁主数据服务的航空母舰。

3. 通过维度数据资产体系的建立，实现集团一切业务数据化，连接打通数据孤岛，驱动一切数据业务化，助力企业数字化转型，让数据做到真正意义上的产生价值。

4. 通过提供各种维度数据支持数据产品及各类应用产品，帮助各岗位用户在日常经营决策中做出正确决策。

目前平台的现状及以后的规划

1， 完善系统监控功能点：缓存任务较多，没有有效的监控，告警机制。

2， 完善业务监控功能点：数据量监控，数据异常监控，告警功能

3， 落地维度新增、变更、下线全流程审核管理功能.

4， 完善应用层的维度、指标、报表数据链路的血缘分析图谱，全方位透析资产，

5， 打通全链路维度变更通知的消息机制，降低数据链路变更带来的风险，

6， 多系统用户资源隔离、限流，保障多个部门在使用和体验上的一致性，

7， 支持用户自定义维度、完善个人工作台，基于通用维度进行维度的衍生，

8， 维度门户的建设，将业务端和管理端进行隔离，提升用户体验

大数据分析领域有哪些分析模型

数据角度的模型一般指的是统计或数据挖掘、机器学习、人工智能等类型的模型，是纯粹从科学角度出发定义的。
1. 降维
在面对海量数据或大数据进行数据挖掘时，通常会面临“维度灾难”，原因是数据集的维度可以不断增加直至无穷多，但计算机的处理能力和速度却是有限的；另外，数据集的大量维度之间可能存在共线性的关系，这会直接导致学习模型的健壮性不够，甚至很多时候算法结果会失效。因此，我们需要降低维度数量并降低维度间共线性影响。
数据降维也被成为数据归约或数据约减，其目的是减少参与数据计算和建模维度的数量。数据降维的思路有两类：一类是基于特征选择的降维，一类是是基于维度转换的降维。
2. 回归
回归是研究自变量x对因变量y影响的一种数据分析方法。最简单的回归模型是一元线性回归（只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示），可以表示为Y=β0+β1x+ε，其中Y为因变量，x为自变量，β1为影响系数，β0为截距，ε为随机误差。
回归分析按照自变量的个数分为一元回归模型和多元回归模型；按照影响是否线性分为线性回归和非线性回归。
3. 聚类
聚类是数据挖掘和计算中的基本任务，聚类是将大量数据集中具有“相似”特征的数据点划分为统一类别，并最终生成多个类的方法。聚类分析的基本思想是“物以类聚、人以群分”，因此大量的数据集中必然存在相似的数据点，基于这个假设就可以将数据区分出来，并发现每个数据集（分类）的特征。
4. 分类
分类算法通过对已知类别训练集的计算和分析，从中发现类别规则，以此预测新数据的类别的一类算法。分类算法是解决分类问题的方法，是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。
5. 关联
关联规则学习通过寻找最能够解释数据变量之间关系的规则，来找出大量多元数据集中有用的关联规则，它是从大量数据中发现多种数据之间关系的一种方法，另外，它还可以基于时间序列对多种数据间的关系进行挖掘。关联分析的典型案例是“啤酒和尿布”的捆绑销售，即买了尿布的用户还会一起买啤酒。
6. 时间序列
时间序列是用来研究数据随时间变化趋势而变化的一类算法，它是一种常用的回归预测方法。它的原理是事物的连续性，所谓连续性是指客观事物的发展具有合乎规律的连续性，事物发展是按照它本身固有的规律进行的。在一定条件下，只要规律赖以发生作用的条件不产生质的变化，则事物的基本发展趋势在未来就还会延续下去。
7. 异常检测
大多数数据挖掘或数据工作中，异常值都会在数据的预处理过程中被认为是“噪音”而剔除，以避免其对总体数据评估和分析挖掘的影响。但某些情况下，如果数据工作的目标就是围绕异常值，那么这些异常值会成为数据工作的焦点。
数据集中的异常数据通常被成为异常点、离群点或孤立点等，典型特征是这些数据的特征或规则与大多数数据不一致，呈现出“异常”的特点，而检测这些数据的方法被称为异常检测。
8. 协同过滤
协同过滤（Collaborative Filtering，CF)）是利用集体智慧的一个典型方法，常被用于分辨特定对象（通常是人）可能感兴趣的项目（项目可能是商品、资讯、书籍、音乐、帖子等），这些感兴趣的内容来源于其他类似人群的兴趣和爱好，然后被作为推荐内容推荐给特定对象。
9. 主题模型
主题模型（Topic Model），是提炼出文字中隐含主题的一种建模方法。在统计学中，主题就是词汇表或特定词语的词语概率分布模型。所谓主题，是文字（文章、话语、句子）所表达的中心思想或核心概念。
10. 路径、漏斗、归因模型
路径分析、漏斗分析、归因分析和热力图分析原本是网站数据分析的常用分析方法，但随着认知计算、机器学习、深度学习等方法的应用，原本很难衡量的线下用户行为正在被识别、分析、关联、打通，使得这些方法也可以应用到线下客户行为和转化分析。

腾讯云的产品介绍

腾讯云包括云服务器、云数据库、CDN、云安全、万象图片和云点播等产品。
开发者通过接入腾讯云平台，可降低初期创业的成本，能更轻松地应对来自服务器、存储以及带宽的压力。 云服务器
高性能高稳定的云虚拟机，可在云中提供弹性可调节的计算容量，不让计算能束缚您的想象；您可以轻松购买自定义配置的机型，在几分钟内获取到新服务器，并根据您的需要使用镜像进行快速的扩容。
弹性web 服务
弹性Web 引擎（Cloud Elastic Engine）是一种Web 引擎服务，是一体化web 应用运行环境，弹性伸缩，中小开发者的利器。通过提供已部署好php、nginx 等基础web 环境，让您仅需上传自己的代码，即可轻松地完成web 服务的搭建。
负载均衡
腾讯云负载均衡服务，用于将业务流量自动分配到多个云服务器、弹性web 引擎等计算单元的服务，帮您构建海量访问的业务能力，以及实现高水平的业务容错能力。腾讯云提供公网及内外负载均衡，分别处理来自公网和云内的业务流量分发。 云数据库
云数据库（CDB:Cloud Data Base）是腾讯云平台提供的面向互联网应用的数据存储服务。
NoSQL 高速存储
腾讯NoSQL 高速存储，是腾讯自主研发的极高性能、内存级、持久化、分布式的Key-Value存储服务。NoSQL 高速存储以最终落地存储来设计，拥有数据库级别的访问保障和持续服务能力。支持Memcached 协议，能力比Memcached 强（能落地），适用Memcached、TTServer 的地方都适用NoSQL 高速存储。NoSQL 高速存储解决了内存数据可靠性、分布式及一致性上的问题，让海量访问业务的开发变得简单快捷。
对象存储服务(beta)
对象存储服务（COS:Cloud Object Service），是腾讯云平台提供的对象存储服务。COS 为开发者提供安全、稳定、高效、实惠的对象存储服务，开发者可以将任意动态、静态生成的数据，存放到COS 上，再通过HTTP 的方式进行访问。COS 的文件访问接口提供全国范围内的动态加速，使开发者无需关注网络不同所带来的体验问题。
CDN
CDN（Content Delivery Network）即内容分发网络。腾讯CDN 服务的目标与一般意义上的CDN 服务是一样的，旨在将开发者网站中提供给终端用户的内容（包括网页对象—文本、图片、脚本，可下载的对象—多媒体文件、软件、文档，等等），发布到多个数据中心的多台服务器上，使用户可以就近取得所需的内容，提高用户访问网站的响应速度。 云监控
腾讯云监控是面向腾讯云客户的一款监控服务，能够对客户购买的云资源以及基于腾讯云构建的应用系统进行实时监测。开发人员或者系统管理员可以通过腾讯云监控收集各种性能指标，了解其系统运行的相关信息，并做出实时响应，保证自己的服务正常运行。
腾讯云监控提供了可靠，灵活的监控解决方案，当您首次购买云服务后，不需要任何设置，就可以获得基础监控指标，同时，也可以通过简单的步骤后，获取到更多的个性化指标。除了丰富的监控指标视图以外，腾讯云监控还提供个性化的告警服务，客户可以对任意监控指标自定义告警策略。通过短信，邮件，微信等方式，实时推送故障告警。
腾讯云监控也是一个开放式的监控平台，支持用户上报个性化的指标，提供多个维度，多种粒度的实时数据统计以及告警分析。并提供开放式的API，让客户通过接口也能够获取到监控数据。
云安全
腾讯公司安全团队在处理各种安全问题的过程中积累了丰富的技术和经验，腾讯云安全将这些宝贵的安全技术和经验打造成优秀的安全服务产品，为开发商提供业界领先的安全服务。腾讯云安全能够帮助开发商免受各种攻击行为的干扰和影响，让客户专注于自己创新业务的发展，极大的降低了客户在基础环境安全和业务安全上的投入和成本。
云拨测
云拨测依托腾讯专有的服务质量监测网络，利用分布于全球的服务质量监测点，对用户的网站，域名，后台接口等进行周期性监控， 并提供实时告警, 性能和可用性视图展示，智能分析等服务。 TOD 大数据处理
TOD 是腾讯云为用户提供的一套完整的、开箱即用的云端大数据处理解决方案。开发者可以在线创建数据仓库，编写、调试和运行SQL 脚本，调用MR程序，完成对海量数据的各种处理。另外开发者还可以将编写的数据处理脚本定义成周期性执行的任务，通过可视化界面拖拽定义任务间依赖关系，实现复杂的数据处理工作流。主要应用于海量数据统计、数据挖掘等领域。已经为微信、QQ 空间、广点通、腾讯游戏、财付通、QQ 网购等关键业务的提供了数据分析服务。
腾讯云分析
腾讯云分析是一款专业的移动应用统计分析工具，支持主流智能手机平台。开发者可以方便地通过嵌入统计SDK，实现对移动应用的全面监测，实时掌握产品表现，准确洞察用户行为。不仅仅是记录，移动APP 统计还分析每个环节，利用数据透过现象看本质。腾讯云分析还同时提供业内市场排名趋势、竞品排名监控等情报信息，让您在应用开发运营过程中，知己知彼，百战百胜。
腾讯云搜
腾讯云搜（Tencent Cloud Search）是腾讯公司基于在搜索领域多年的技术积累，对公司内部各大垂直搜索业务搜索需求进行高度抽象， 把搜索引擎组件化、平台化、服务化，最终形成成熟的搜索对外开放能力，为广大移动应用开发者和网站站长推出的一站式结构化数据搜索托管服务。 移动加速
移动加速服务是腾讯云针对终端应用提供的访问加速服务，通过加速机房、优化路由算法、动态数据压缩等多重措施提升移动应用的访问速度和用户体验，并为客户提供了加速效果展示、趋势对比、异常告警等运营工具随时了解加速效果。
应用加固
应用加固服务是腾讯云依托多年终端安全经验，提供的一项终端应用安全加固服务。具有操作简单、多渠道监控、防反编译防篡改防植入、零影响的特点，帮助用户保护应用版权和收入。
腾讯云安全认证
腾讯云安全认证是腾讯云提供的免费安全认证服务，通过申请审核的用户将获得权威的腾讯云认证展示，让您的业务获得腾讯亿万用户的认可。免费安全服务，权威认证展示，腾讯云已为2.6万网站、应用保驾护航。
信鸽推送
信鸽（XG Push）是一款专业的免费移动App 推送平台，支持百亿级的通知/ 消息推送，秒级触达移动用户，现已全面支持Android 和iOS 两大主流平台。开发者可以方便地通过嵌入SDK，通过API 调用或者Web 端可视化操作，实现对特定用户推送，大幅提升用户活跃度，有效唤醒沉睡用户，并实时查看推送效果。
域名备案
腾讯云备案服务，帮助您将网站在工信部系统中进行登记，获得备案证书悬挂在网站底部。目前支持企业、个人、政府机关、事业单位、社会团体备案。
云API
云API 是构建云开放生态重要的一环。腾讯云提供的计算、数据、运营运维等基础能力，包括云服务器、云数据库、CDN 和对象存储服务等，以及腾讯云分析（MTA）、腾讯云推送（信鸽）等大数据运营服务等，都将以标准的开放API 的形式提供给广大企业和开发者使用，方便开发者集成和二次开发。
万象图片
万象图片是将QQ空间相册积累的十年图片经验开放给开发者，提供专业一体化的图片解决方案，涵盖图片上传、下载、存储、图像处理。
维纳斯
维纳斯(Wireless Network Service)专业的移动网络接入服务，使用腾讯骨干网络，全国400个节点，连通成功率99.9%。
云点播
腾讯云一站式视频点播服务，汇聚腾讯强大视频处理能力。从灵活上传到快速转码，从便捷发布到自定义播放器开发，为客户提供专业可靠的完整视频服务。

告警管理

将CMDB系统与Prometheus连接，实现批量部署配置文件，批量管理告警信息等

1.收到告警后，能通过页面针对不合理的阈值进行单个
批量修改，在告警消息上能针对
单个阈值进行修改。
2.对应用进行分组，并针对该组制定告警规则。
3.告警发送通道的自助式配置。
4.维护窗口进行告警的单个
批量静默。

1.告警大屏上展示告警的关键信息，如应用、IP、维护者、重要性。
2.告警数据的分析，哪些应用或实例告警频率高。
3.告警的个例、批量修改，修改的记录有留痕。

哪里问题多？什么问题？。

1.平台下发数据是否正常，涉及规则、应用实例是否按既定规则推送。
2.规则变更后的生效时间，目前15分钟。
3.告警发生差异，触发阈值的告警数及送达告警数。
4.告警消息轨迹及时延，从产生告警及送达对应的通道。

1.针对硬件、网络、系统、应用（部分业务）四类采集器进行自助式告警规则、告警模板、应用分组配置。
2.自助式进行告警规则启用、禁用、静默。
3.告警大盘展现，不同级别不同颜色。
4.告警通知：钉钉@到人，接入电话、短信告警。
5.简化告警模板。
6.告警渠道管理。
7.支持用户订阅告警消息。
8.支持延迟通知设置。
9.行为日志记录：规则变更、阈值变更、静默变更。
10.告警消息上点击操作数据能同步到后端并处理。

关于数据告警分析维度和数据警告是什么意思的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 数据告警分析维度的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据警告是什么意思、数据告警分析维度的信息别忘了在本站进行查找喔。