云運(yùn)維上線一年半，企業(yè)用戶已突破1400家。 為了更好的協(xié)助客戶實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)穩(wěn)定高效的使用，我們對(duì)云運(yùn)維報(bào)表的布局和功能進(jìn)行了優(yōu)化升級(jí)。 本次更新主要有以下三個(gè)亮點(diǎn)：

1.報(bào)表模塊化分頁展示

2. 新的 BI 報(bào)表

3.內(nèi)存負(fù)載評(píng)分功能上線

1 內(nèi)容豐富分頁展示，條理更清晰

隨著云運(yùn)維功能的不斷縮減，報(bào)表內(nèi)容越來越豐富多彩，讓數(shù)據(jù)分析更加全面，但也帶來了結(jié)構(gòu)不清晰、關(guān)鍵數(shù)據(jù)難以查找等問題。

熟悉云運(yùn)維的用戶都知道，云運(yùn)維的目的還是為了系統(tǒng)的穩(wěn)定和高效，所以要達(dá)到這樣的效果，雖然分為兩個(gè)層面來重點(diǎn)優(yōu)化：

1.服務(wù)器級(jí)別-穩(wěn)定

指的是我們使用的服務(wù)器（硬件服務(wù)器或者云服務(wù)器）和支持應(yīng)用運(yùn)行的服務(wù)器容器（比如，等等）。那些是保證我們的應(yīng)用能夠支持用戶的基礎(chǔ)，所以從角度運(yùn)維方面，我們需要關(guān)注以下兩個(gè)方向的數(shù)據(jù)

服務(wù)器運(yùn)行方向：訪問狀態(tài)（次數(shù)、人數(shù)）、內(nèi)存峰值、CPU使用率峰值、輔助系統(tǒng)管理的一些數(shù)據(jù)（化機(jī)內(nèi)存、jdk版本、操作系統(tǒng)、處理器架構(gòu)等）

用戶體驗(yàn)方向：宕機(jī)、卡頓

服務(wù)器級(jí)別的數(shù)據(jù)是整個(gè)報(bào)表的第一頁（概覽）。 說白了就是可以反映出我們的系統(tǒng)是否能夠正常流暢的使用。

2、應(yīng)用層面——高效

是指安裝部署在服務(wù)器上的具體應(yīng)用項(xiàng)目（如報(bào)表項(xiàng)目、BI項(xiàng)目），是系統(tǒng)用戶直接與系統(tǒng)交互，進(jìn)行數(shù)據(jù)錄入/采集/分析/價(jià)值挖掘等操作的窗口，所以從運(yùn)維的角度，我們需要關(guān)注以下兩個(gè)方向的數(shù)據(jù)

使用效率方向：各統(tǒng)計(jì)單元的延時(shí)狀態(tài)（模板/儀表盤、數(shù)據(jù)連接、數(shù)據(jù)集等）

使用頻率方向：模板訪問量（次數(shù)/人數(shù)）、日訪問量/趨勢(shì)

應(yīng)用層面的數(shù)據(jù)是整個(gè)報(bào)表的第二頁和第三頁（報(bào)表工程分析、BI工程分析），分別從系統(tǒng)可用性的理論指標(biāo)和實(shí)際數(shù)據(jù)來判斷。

結(jié)合以上兩個(gè)層面下的所有方向，在保證系統(tǒng)正常穩(wěn)定使用的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步考慮系統(tǒng)用的多，用的好不好，讓系統(tǒng)真正穩(wěn)定高效.

2 全新BI報(bào)表，運(yùn)維分析更專業(yè)

由于兩款產(chǎn)品的定位不同，運(yùn)維層面的數(shù)據(jù)雖然很多，但很難統(tǒng)一判斷和分析。 如果想對(duì)系統(tǒng)使用情況有更準(zhǔn)確的控制，可以根據(jù)兩款產(chǎn)品的不同特點(diǎn)進(jìn)行精細(xì)化分析。 方為上策。

雖然云從今年開始就有了這個(gè)想法，但在明年上半年持續(xù)的用戶考察和功能反饋中，貴方對(duì)BI云運(yùn)維報(bào)表的需求也驗(yàn)證了這個(gè)方向的正確性和必要性。 現(xiàn)在跟著云運(yùn)維報(bào)表的BI云運(yùn)維報(bào)表整體布局終于和大家見面啦~

1、判斷用多了好不好的方法

報(bào)表工程更適合中國式的復(fù)雜報(bào)表。 在企業(yè)中，信息部門/IT部門的專業(yè)人員往往會(huì)在收集業(yè)務(wù)人員的需求后開發(fā)報(bào)表。

判斷這種報(bào)表用的多不多，更看重的是業(yè)務(wù)人員訪問報(bào)表的頻率和人數(shù)

判斷用的好不好，更多的是關(guān)注業(yè)務(wù)人員在訪問那些報(bào)表時(shí)所需要的各個(gè)環(huán)節(jié)的時(shí)長(zhǎng)（SQL時(shí)長(zhǎng)，報(bào)表預(yù)估時(shí)長(zhǎng)等）的后臺(tái)展示

作為一款簡(jiǎn)單易用的自助式大數(shù)據(jù)分析工具，在應(yīng)用上，有別于IT連接需求的開放報(bào)表模式。 定位為業(yè)務(wù)用戶或數(shù)據(jù)分析師，根據(jù)數(shù)據(jù)需求做探索性分析，判斷這個(gè)儀表盤的性能。 Usage，在訪問維度的基礎(chǔ)上，我們額外縮減了編輯情況的觀察維度，包括三類數(shù)據(jù)：編輯用戶數(shù)、平均每日編輯次數(shù)、編輯時(shí)長(zhǎng)。

從編輯的用戶數(shù)中，我們不僅可以直觀的看到用于分析的用戶總數(shù)和每日用戶數(shù)的變化，還可以分析企業(yè)自助分析模式和業(yè)務(wù)用戶數(shù)據(jù)的實(shí)現(xiàn)水平更深層次的分析能力。 企業(yè)的實(shí)力，企業(yè)內(nèi)具有數(shù)據(jù)分析能力的人才儲(chǔ)備等。

從日均編輯次數(shù)可以得到業(yè)務(wù)用戶用于數(shù)據(jù)分析的平均日編輯次數(shù)，相當(dāng)于在自助分析模式下為業(yè)務(wù)用戶解決了每日臨時(shí)分析問題的次數(shù)。 結(jié)合編輯儀表盤/數(shù)據(jù)集的時(shí)長(zhǎng)，綜合對(duì)比使用excel進(jìn)行分析或IT幫助業(yè)務(wù)開發(fā)報(bào)表模式，從而驗(yàn)證自助分析模式對(duì)企業(yè)的價(jià)值，是否達(dá)到了以下效果：降低成本，提高效率。

分析實(shí)例：西洋雙陸棋過去只有一個(gè)IT部門為每個(gè)業(yè)務(wù)部門處理數(shù)據(jù)，現(xiàn)在通過BI平臺(tái)，將分析應(yīng)用數(shù)據(jù)的部門擴(kuò)大到近10個(gè)，擁有30+編輯用戶，培養(yǎng)潛力企業(yè)數(shù)據(jù)分析人才，業(yè)務(wù)部門模板平均每月編輯300次以上，平均每晚編輯10次以上，意味著業(yè)務(wù)每晚自行解決10個(gè)以上的眼前問題。

另外，從訪問的角度，包括訪問用戶數(shù)和訪問次數(shù)，可以估算每個(gè)用戶對(duì)模板的平均訪問次數(shù)，這不僅可以反映用戶對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果的依賴程度，而且也體現(xiàn)了自助分析下的業(yè)務(wù)。 用戶自己開發(fā)的模板的價(jià)值，即平均訪問次數(shù)越高，表明用戶對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果的依賴程度越高，單個(gè)模板的分析價(jià)值越高，依賴的可能性就越大根據(jù)數(shù)據(jù)做出決策。

2、用的多不多，好不好的統(tǒng)計(jì)細(xì)度

對(duì)于直接用戶，在整個(gè)使用過程中只接觸到（cpt或frm），不需要其他任何東西。 所以這部分用戶體驗(yàn)的重點(diǎn)是問題模板，訪問頻率高，時(shí)間長(zhǎng)的模板是運(yùn)維人員優(yōu)化的重點(diǎn)。

但是對(duì)于用戶來說，理清了數(shù)據(jù)和關(guān)系之后，使用過程涉及到的不僅僅是儀表盤，還有數(shù)據(jù)集的制作（尤其是自助數(shù)據(jù)集），所以關(guān)注的范圍不僅僅是問題儀表盤，而是還有問題數(shù)據(jù)集，經(jīng)常能及時(shí)發(fā)現(xiàn)一些由于誤操作（比如在兩個(gè)大數(shù)據(jù)規(guī)模之間合并合并）導(dǎo)致的問題數(shù)據(jù)集，并進(jìn)行優(yōu)化，對(duì)性能的提升可能不亞于甚至超過問題儀表盤的提升。

3內(nèi)存負(fù)載評(píng)分，詳細(xì)分析每次卡頓

卡頓表現(xiàn)為在感知比較顯著的時(shí)候系統(tǒng)沒有反應(yīng)，無法交互。 一般一段時(shí)間后可以手動(dòng)恢復(fù)正常。 但是頻繁卡頓會(huì)給用戶帶來很差的體驗(yàn)，所以卡頓問題應(yīng)該解決。 同樣關(guān)注系統(tǒng)停機(jī)時(shí)間。

1、為什么不關(guān)注卡頓？

數(shù)量多，人力少，系統(tǒng)掛起時(shí)間長(zhǎng)

如今，我們通常會(huì)遇到停機(jī)問題。 比較有效的方法是在重啟前導(dǎo)入系統(tǒng)的dump文件分析定位。 理論上也可以應(yīng)用于凍結(jié)問題的處理。 但是相對(duì)于宕機(jī)，卡頓的頻率要高很多，系統(tǒng)運(yùn)維人員沒有足夠的精力對(duì)所有卡頓做如此詳細(xì)的排查。 退一步說服務(wù)器運(yùn)維，我們不缺錢，所以需要招更多的人來看，所以還是有一個(gè)問題——dump 期間系統(tǒng)不可用服務(wù)器運(yùn)維，即使人手跟得上，影響系統(tǒng)不可用性的影響超過了滯后的影響得不償失。

支持深度分析的數(shù)據(jù)很少

遇到卡住的問題，你的第一反應(yīng)是什么？ “網(wǎng)絡(luò)不好”絕對(duì)是最佳答案。

不排除確實(shí)有一定比例的情況是因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)環(huán)境的影響導(dǎo)致后端加載卡住，但是顯然這樣一個(gè)非人為可控的原因會(huì)隱藏很多問題，而網(wǎng)絡(luò)有太多的責(zé)備。 那為什么傳統(tǒng)的卡頓分析還停留在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、前端加載等淺層分析上呢？ 由于缺乏數(shù)據(jù)支持深入分析，問題又回到了之前導(dǎo)入dump的矛盾。

卡頓體驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一

上面說的“卡頓表現(xiàn)是在感知比較顯著的時(shí)候系統(tǒng)沒有響應(yīng)，無法交互”，雖然這個(gè)定義也有點(diǎn)模糊，但是“感知比較顯著”的感知成分比較多. 同樣的接入需求，新入職的小白可能認(rèn)為加載20秒內(nèi)可以接受，但公司領(lǐng)導(dǎo)可能等了10多秒才想和信息部談。 再加上系統(tǒng)的硬件條件不同……干擾原因太多，導(dǎo)致系統(tǒng)操作人員難以準(zhǔn)確判斷很多卡頓的嚴(yán)重程度，而優(yōu)先級(jí)的缺失讓高效處理變得更加困難。

2.如何通過內(nèi)存負(fù)載評(píng)分解決以上問題

分析過程完全手動(dòng)且免費(fèi)

依托于云運(yùn)維強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析處理能力，顯存的復(fù)雜評(píng)分功能是根據(jù)GC日志手動(dòng)關(guān)聯(lián)模板的執(zhí)行狀態(tài)。 全程云端運(yùn)維分析，無需人工輸入，不影響系統(tǒng)正常使用

豐富的數(shù)據(jù)支持深度分析

以當(dāng)前系統(tǒng)顯存使用情況，輔以推廣數(shù)據(jù)，綜合考察系統(tǒng)顯存負(fù)載，但jvm顯存、cpu使用率、存活會(huì)話數(shù)、系統(tǒng)在線用戶數(shù)、加載模板等。鏈接起來，為后續(xù)分析優(yōu)化提供方向

求“同”存“異”，力求判斷準(zhǔn)確

在同一個(gè)報(bào)表系統(tǒng)中，使用該時(shí)間點(diǎn)的各個(gè)系統(tǒng)參數(shù)對(duì)卡點(diǎn)進(jìn)行打分，防止人為激勵(lì)影響判斷的準(zhǔn)確性； 不同系統(tǒng)根據(jù)自身硬件配置和實(shí)時(shí)顯存情況確定評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，具體系統(tǒng)具體分析，避免系統(tǒng)差異。 判斷無聊和不合理的標(biāo)準(zhǔn)

比如目前主流的軟件——小到補(bǔ)報(bào)、查詢、部署、集成，大到可視化大屏、駕駛艙，功能強(qiáng)大。 最重要的是，得益于這個(gè)工具，整個(gè)公司的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以出現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化，下一步就是為企業(yè)建立一個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)。 而且，它是用java編寫的，支持二次開發(fā)，是一個(gè)類Excel的設(shè)計(jì)器。 無論是IT還是業(yè)務(wù)，都非常容易上手：編輯sql優(yōu)化、數(shù)據(jù)集復(fù)用簡(jiǎn)直就是小case，大大提高了報(bào)表開發(fā)的門檻。 . 在企業(yè)最關(guān)心的數(shù)據(jù)安全方面，支持多人同時(shí)開發(fā)同一套報(bào)表，通過模板鎖定功能避免編輯沖突； 通過數(shù)據(jù)分析和權(quán)限控制，保證數(shù)據(jù)安全。