美团数据库运维平台介绍
大数据管理平台产品介绍
大数据管理平台产品介绍一、概述在当今数据驱动的商业环境中，企业和组织需要一个强大的大数据管理平台来收集、存储、处理和分析海量的数据。
我们的大数据管理平台提供了一系列强大的工具和服务，旨在帮助用户从复杂的数据中提取有价值的信息，以支持决策制定、优化运营和创新服务。
二、核心功能数据集成•数据采集：支持多种来源的数据接入，包括社交媒体、交易系统、物联网设备等。
•数据清洗：强大的数据预处理功能，可以去除冗余数据、纠正错误并标准化格式。
数据存储•分布式存储：采用可扩展的分布式存储系统，确保数据的安全性和高可用性。
•高效索引：为快速查询性能建立索引，提高数据检索效率。
数据处理•实时处理：支持实时数据处理和流分析，以便迅速响应业务需求。
•批量处理：高效的批量数据处理能力，适用于大规模的数据分析工作。
数据分析•高级分析：集成了机器学习、数据挖掘和统计模型，支持预测分析和模式识别。
•可视化工具：提供丰富的数据可视化工具，帮助用户直观理解数据分析结果。
数据安全与治理•访问控制：多级访问控制确保数据安全，防止未授权访问。
•数据质量管理：内置数据质量监控机制，确保数据的准确性和一致性。
三、技术架构云原生架构•多云支持：可在多个云平台上运行，包括公有云、私有云和混合云。
•容器化：利用容器技术实现服务的微服务化，易于部署和扩展。
可扩展性•动态伸缩：根据工作负载自动调整资源，优化性能和成本。
•多租户架构：支持多租户，满足不同客户的隔离需求。
四、应用场景•商业智能：为商业智能提供数据支持，揭示消费者行为和市场趋势。
•风险管理：通过分析历史数据，预测潜在风险并制定相应策略。
•客户洞察：深入理解客户需求，提升客户满意度和忠诚度。
•产品开发：利用用户反馈和市场数据，指导新产品的研发。
五、总结我们的大数据管理平台是为满足现代企业的数据分析和业务智能需求而设计的。
它不仅提供了强大的数据处理能力，还确保了数据的安全性和完整性。
通过使用我们的平台，企业可以释放数据的全部潜力，推动数据驱动的决策，从而在竞争激烈的市场中保持领先。
数据分析运维驻场服务内容
数据分析运维驻场服务内容1. 服务概述数据分析运维驻场服务旨在通过专业的数据分析师提供日常的数据分析和运维支持，帮助企业进行数据分析工作并保障数据平台的正常运行。
2. 服务内容2.1 数据分析支持- 分析数据：根据企业需求，对提供的数据进行分析和解读，包括数据清洗、数据挖掘、数据可视化等。
- 制作报告：根据分析结果，撰写详细的数据分析报告，提供专业见解和建议，帮助企业做出决策和优化业务。
2.2 数据平台运维- 系统监控：对数据平台进行日常巡检，监控系统运行状态，保障平台的稳定性和可靠性。
- 故障处理：及时响应和处理数据平台的故障和异常情况，保证业务的正常运行。
- 系统优化：根据实际情况，提出优化方案并实施，提高数据平台的性能和效率。
2.3 数据安全管理- 数据备份：定期对数据进行备份，防止数据丢失和损坏。
- 权限管理：设置数据访问权限，确保只有授权人员可以访问敏感数据。
- 安全审计：对数据平台进行安全审计，发现潜在的安全风险并采取相应措施。
3. 服务流程3.1 需求确认与客户充分沟通，了解客户具体需求和业务情况，明确服务目标和范围。
3.2 服务规划根据客户需求，制定详细的服务计划和工作流程，确保服务的高效进行。
3.3 服务执行按照服务计划和工作流程，进行数据分析和运维工作，保障服务质量和效果。
3.4 服务评估定期进行服务评估，与客户进行沟通和反馈，及时改进服务内容和方式。
4. 服务优势- 专业团队：拥有经验丰富的数据分析师团队，能够提供专业的数据分析和运维服务。
- 灵活定制：根据企业需求和实际情况，定制个性化的服务方案，最大程度满足客户需求。
- 及时响应：快速响应客户需求，及时处理故障和问题，保障业务的连续性。
- 数据安全：严格遵守数据安全规范，采取多重措施确保数据的安全性和可靠性。
以上即为我们的数据分析运维驻场服务内容，如果您对以上内容有任何疑问或需求，请随时联系我们。
智慧运维平台
智慧运维平台引言概述：随着信息技术的不断发展，企业的IT系统变得越来越复杂，运维工作也变得越来越繁重。
为了提高运维效率和降低成本，智慧运维平台应运而生。
智慧运维平台是一种集成为了人工智能、大数据分析、自动化运维等技术的综合性解决方案，能够匡助企业实现智能化、自动化的运维管理。
一、智慧运维平台的概述1.1 智慧运维平台的定义智慧运维平台是一种集成为了人工智能、大数据分析、自动化运维等技术的综合性解决方案，能够匡助企业实现智能化、自动化的运维管理。
通过对IT系统的监控、分析和优化，提高系统的稳定性和性能，降低运维成本。
1.2 智慧运维平台的功能智慧运维平台具有监控、故障预警、故障处理、性能优化、自动化运维等功能。
通过实时监控系统状态，及时发现问题并进行预警，自动化处理故障，优化系统性能，提高运维效率。
1.3 智慧运维平台的优势智慧运维平台可以匡助企业实现智能化、自动化的运维管理，提高系统的稳定性和性能，降低运维成本，减少人为错误，提高运维效率。
二、智慧运维平台的应用场景2.1 云计算环境在云计算环境下，智慧运维平台可以实现对云资源的实时监控和自动化运维，提高云服务的可用性和稳定性。
2.2 大数据平台在大数据平台上，智慧运维平台可以对大数据集群进行监控和优化，提高数据处理效率和系统性能。
2.3 物联网设备在物联网设备中，智慧运维平台可以实现对设备的远程监控和故障处理，提高设备的可靠性和稳定性。
三、智慧运维平台的关键技术3.1 人工智能技术智慧运维平台利用人工智能技术实现对系统状态的分析和预测，提高故障预警的准确性和及时性。
3.2 大数据分析技术智慧运维平台利用大数据分析技术对系统运行数据进行分析和优化，提高系统的性能和稳定性。
3.3 自动化运维技术智慧运维平台利用自动化运维技术实现对系统的自动化监控和故障处理，提高运维效率和降低运维成本。
四、智慧运维平台的发展趋势4.1 智能化未来智慧运维平台将趋向智能化，能够更好地适应复杂多变的IT环境，提高运维的智能化水平。
大数据典型案例：数据治理平台的建设与实践
大数据典型案例：数据治理平台的建设与实践背景作为一家高度数字化和技术驱动的公司，美团非常重视数据价值的挖掘。
在公司日常运行中，通过各种数据分析挖掘手段，为公司发展决策和业务开展提供数据支持。
经过多年的发展，美团酒旅内部形成了一套完整的解决方案，核心由数据仓库+各种数据平台的方式实现。
其中数据仓库整合各业务线的数据，消灭数据孤岛；各种数据平台拥有不同的特色和定位，例如：自助报表平台、专业数据分析平台、CRM数据平台、各业务方向绩效考核平台等，满足各类数据分析挖掘需求。
早期数据仓库与各种数据平台的体系架构如图1所示：图1 酒旅早期各数据平台和数据仓库体系架构图图1所示的体系架构，在业务需求的满足上非常高效，但在长时间的使用过程中，也产生了如下一些问题：· 各数据平台或平台内不同模块的指标定义不一致。
· 各数据平台或平台内不同模块指标计算口径不一致。
· 各数据平台或平台内不同模块指标数据来源不一致。
上述这些问题总结归纳起来，就是指标数据不一致的问题，最终带来的后果是指标数据可信度底，严重影响分析决策。
通过后续追踪分析，上述问题的由来，主要是不同业务线的数据分析人员、数据开发人员，以及不同的产品之间，缺乏有效的沟通，也没有一个统一的入口，来记录业务的发生和加工过程。
在加上人员的流动，长时间积累之后就产生了这些问题。
针对这些问题，酒旅内部启动了数据治理项目，通过建设一个专业数据治理平台，实现指标维度及数据的统一管理，也探索一套高效的数据治理流程。
挑战在建设起源数据治理平台的过程中，主要面临的挑战如下：· 起源数据治理平台应该在架构中的哪个位置切入，减少对原有系统的侵入，并实现数据治理目标。
· 探索一套简洁高效的管理流程，实现指标维度信息统一管理，保证信息的唯一性、正确性。
· 整合各种存储引擎，实现一套高并发、高可用的数据唯一出口。
· 做好各业务线间的信息隔离和管理，确保数据安全。
新一代数智化运维平台技术规范
新一代数智化运维平台技术规范1. 引言随着云计算和大数据时代的到来，企业对于运维的要求越来越高。
传统的手动操作和监控已经无法满足企业规模和需求的增长。
为了提高运维效率和稳定性，新一代数智化运维平台应运而生。
本文档旨在定义新一代数智化运维平台的技术规范，以确保平台的可靠性、安全性和可扩展性。
2. 平台架构新一代数智化运维平台采用分布式架构，由以下主要组件构成：2.1 数据采集组件数据采集组件负责从各种数据源（包括服务器、网络设备、应用程序等）中采集数据，并将采集到的数据传输到平台的数据处理组件。
2.2 数据处理组件数据处理组件负责对采集到的数据进行过滤、聚合和处理，以生成有用的指标和监控数据。
该组件可以运行在集群模式下，以提供高可用性和扩展性。
2.3 数据存储组件数据存储组件负责存储处理后的数据。
平台可以选择使用关系型数据库、NoSQL数据库或者时间序列数据库作为数据存储。
2.4 数据展示组件数据展示组件负责将存储的数据可视化展示给用户。
平台应该提供丰富的图表和报表，以便用户可以清晰地了解系统的运行状态。
2.5 告警和通知组件告警和通知组件负责检测系统异常情况，并及时通知相关人员。
平台应该支持多种通知方式，如邮件、短信、即时通讯等。
2.6 自动化操作组件自动化操作组件负责执行各种自动化操作，如故障自愈、扩容缩容等。
平台应该提供灵活的规则配置和脚本编写方式，以适应不同的业务需求。
3. 技术要求为了确保平台的功能和性能，新一代数智化运维平台应满足以下技术要求：3.1 可扩展性平台的各个组件应支持水平扩展，以应对业务规模和负载的增长。
平台应该能够动态添加新的节点，并自动负载均衡。
3.2 高可用性平台的各个组件应具备高可用性，以保证系统的稳定性。
平台应采用主备架构或者容器化部署方式，以实现组件的故障恢复和无缝切换。
3.3 安全性平台应具备良好的安全性，保护用户数据的机密性和完整性。
平台应采用访问控制、加密传输等安全机制，防止未经授权访问和数据泄露。
美团架构(技术+业务)简单总结
美团架构(技术+业务)简单总结引言美团是中国领先的在线平台之一，提供餐饮、外卖、旅游、酒店等多种服务。
作为一个涵盖多个业务领域的平台，美团架构不仅需要支持高并发、高可用性的技术要求，还需要满足不同业务场景的多样化需求。
本文将对美团的技术和业务架构进行简要总结，以便更好地了解美团的发展和实践。
技术架构美团的技术架构可以分为前端、后端和基础设施三个层次。
前端架构美团的前端架构采用了分布式服务架构，将前端业务逻辑和数据分离。
通过使用微前端、React等技术，实现了前端界面的模块化和高性能渲染。
此外，美团还引入了React Native和Flutter等跨平台技术，以支持多端应用开发。
通过统一的前端开发框架，减少了重复开发工作，提高了开发效率。
后端架构美团的后端架构采用了微服务架构，将业务拆分成多个独立的服务。
每个服务负责处理特定的业务逻辑，并通过RPC调用进行通信。
为了支持高并发和高可用性，美团使用了分布式缓存、负载均衡、数据库读写分离等技术手段。
同时，美团还使用了容器化部署和自动化运维工具，实现了快速部署和水平扩展。
基础设施架构美团的基础设施架构包括分布式存储、消息队列、监控系统、日志系统等。
美团使用了分布式文件系统和分布式数据库，保证了数据的高可靠性和可扩展性。
消息队列则用于解耦和异步处理不同服务之间的通信。
监控系统和日志系统可以帮助美团及时发现和排查故障，确保系统的稳定运行。
美团还有自己的云计算平台，提供弹性计算、存储和网络资源，以支持业务的快速发展。
业务架构美团的业务架构可以分为餐饮、外卖、旅游、酒店等多个业务领域。
餐饮业务美团的餐饮业务覆盖了在线订餐、外卖配送、到店吃饭等场景。
通过与餐馆的合作，美团提供了丰富的餐饮选择，并通过自有的外卖配送团队，实现了高效的配送服务。
为了提高用户体验，美团还开发了智能推荐系统，根据用户的历史喜好和位置信息，推荐最合适的餐厅和菜品。
此外，美团还提供在线支付、评价和投诉等功能，让用户可以享受一站式的餐饮服务。
数据资产运营管理平台平台
数据资产运营管理平台平台简介数据资产运营管理平台（以下简称“平台”）是一种专门设计用于管理和运营企业数据资产的软件平台。
该平台通过集成各种功能模块和工具，提供了全面的数据资产管理和运营支持，帮助企业实现数据的有效管理和最大化利用。
功能特点数据资产管理平台提供了数据资产的统一管理功能，包括数据源管理、数据集成、数据质量管理和数据目录管理。
通过可视化的操作界面，用户可以方便地对数据资产进行管理和维护。
数据源管理平台支持对各种数据源的接入和管理，包括数据库、文件系统、API等。
用户可以通过设置连接参数和权限，轻松地建立数据源并进行管理。
数据集成平台提供了数据集成功能，可以对来自不同数据源的数据进行整合和清洗。
用户可以按照自定义的规则和流程，创建数据集成任务，实现数据的统一整合和清洗。
数据质量管理平台内置了数据质量评估和监控模块，可以对数据进行质量评估和监控。
用户可以通过定义数据质量标准和指标，对数据进行检查和评估，并及时发现和修复数据质量问题。
数据目录管理平台提供了数据目录管理功能，可以对数据资产进行分类和组织。
用户可以按照自定义的规则和标签，对数据进行分类和标识，快速查找和访问需要的数据。
数据资产运营平台不仅提供了数据资产管理的功能，还提供了数据资产运营的支持。
通过集成工作流程、任务调度和报表分析等功能，平台可以帮助企业实现数据的全生命周期管理和运营。
工作流程管理平台支持工作流程的设计和管理，用户可以根据需要创建工作流程，并通过可视化界面进行管理和执行。
工作流程可以用于数据集成、数据质量控制和数据运营等环节。
任务调度平台提供了任务调度功能，用户可以预定义各种任务并进行调度。
任务可以包括数据集成、数据清洗、数据分析、数据挖掘等。
通过任务调度，用户可以自动化地执行各种任务，并实现数据的定期更新和处理。
报表分析平台集成了报表分析功能，可以对数据进行多维度的分析和展示。
用户可以通过创建查询和报表模板，对数据进行分析和可视化展示。
美团一站式业务稳定性保障平台的 AIOps 实践
美团配送稳定性保障平台的AIOps实践
⽬目录1、什么是AIOps
2、为什么要AIOps
3、如何搭建智能运维的能力
4、美团配送的实践
5、机器学习能力的探索
Gartner 2016 : AI + ops + data，用数据+算法解决IT问题，替代传统运维 什什么是
AIOps
⽤用户⻆角度的美团外卖配送RD⻆角度的美团外卖配送
传统运维智能运维
保障系统各环节运行流畅，以快速解决问题为目标 •网络监控
•硬件监控
•系统监控聚焦业务，提升业务运行稳定为主
•关注用户体验
•关注业务核心指标
•强调SLA、MTTR
•深入业务链路拓扑
•1个人运维几百个服务、几十个DB集群、几千台vm •善用数据、挖掘数据
如何搭建智能运维的能⼒力力
实施准则
•AI只是辅助手段
•更适合大规模业务、服务、集群的运维
•关注ROI、实验和实战才能结合好
•运维数据、经验的积累，会极大的影响AIOps的效果 •无人值守的运维，是AIOps的最后一公里（L5） •AIOps是趋势，是浪潮。
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1
大纲
• 自动化运维平台 • 慢查询系统 • 备份系统 • 运维报表 • Percona使用经验
2
自动化运维平台
工具
自助DDL 授权申请 慢查询系统 DBManager
元信息
报表
DBA Weekly Report
CPU IO 慢查询 监控
RD DB Weekly Report
废弃表废弃索引冗余索引
历史Processlist查询
历史Innodb Status查询
容量管理
3
4
自助DDL
5
类 型
Create Alter&Drop
Delay
检
Size
查
Alter
Drop
执
O
备
行
S
份
C
Drop
6
pt-online-schema-change
触发器
Old New Data Data
• Percona Toolkit
– pt-query-digest – pt-kill – pt-online-schema-change – pt-duplicate-key-checker
22
One More Thing……
23
Redis Cluster使用经验
24
• cluster-node-timeout 15000 • 添加slave节点 • Flushall操作
9
慢查询
• pt-query-digest • Box Anemometer
10
MySQL
Slow Log
Pt-query-digest
MySQL
Slow Log
Pt-query-digest
MySQL
Anemometer
MySQL
Slowபைடு நூலகம்Log
Pt-query-digest
11
12
备份系统
27
容量管理
14
DBA Weekly Report
• 慢查询TOP10 • 磁盘消耗速度TOP10 • Innodb_pages_read TOP10 • Innodb_row_lock_time TOP10 • 监控被disable的主机 • 自增ID溢出检测
15
16
DB Weekly Report
• Xtrabackup • 自动扩容
13
统计分析报表
工具
自助DDL 授权申请 慢查询系统 DBManager
元信息
报表
DBA Weekly Report
CPU IO 慢查询 监控
RD DB Weekly Report
废弃表废弃索引冗余索引
历史Processlist查询
历史Innodb Status查询
团购/外卖/猫眼/酒店
20
容量管理
• Benchmark • Tcpcopy • 挖掘历史数据估算节假日峰值 • 监控数据:max(avg(15m))
21
Percona使用经验
• Percona Server
– User Statistics – Response Time Distrub – Thread pool – innodb_deadlocks – max_binlog_files
• 包含内容
– 持续一周不在访问表 – 持续一周不在使用的索引 – 冗余的索引
• 实现方式
– percona user stat – pt-duplicate-key-checker
17
18
• 历史processlist查询 • 历史的show engine innodb status查询
19
容量管理
25
• 使用redis-trib.rb创建集群 • 添加slave节点 • 小心master和slave分布在同一台机器上
（issue 2204）
26
• 慢查询 • 避免神秘主义
– 一个节点内存消耗远大于其他节点 – 不恰当使用monitor导致client output buffer占用
了大量的内存
New Table
Insert ignore into newtable
select from oldtable where pk between ()
lock in share mode
主从表结构异构,会导致Slave表结构被覆盖
添加唯一索引,如果存在重复数据会丢失
7
DBManager
8
慢查询