陳威

摘要：隨著金融行業(yè)的不斷發(fā)展和數字化轉型，農村信用合作社（農信）作為我國農村金融的重要組成部分，面臨著更為復雜和多樣化的運維挑戰(zhàn)。為了應對這些挑戰(zhàn)，可以引入基于ELKB開源大數據技術的運維數據平臺，以提高IT系統(tǒng)的監(jiān)控、管理和可視化能力。對ELKB開源大數據技術進行了一定論述，在此基礎上，分別探討了運維數據平臺的需求分析、運維數據平臺的架構設計以及運維數據采集和處理等內容，有助于推動運維數據平臺的構建，進而為農信各項工作的安全高效進行提供可靠保障。

關鍵詞：農信；開源大數據；運維數據平臺

一、前言

在數字化時代，金融機構的運維工作面臨著越來越多的挑戰(zhàn)和機遇。隨著業(yè)務規(guī)模的不斷擴大和金融產品的多樣化，金融機構對信息技術的依賴程度也不斷增加。為了保證金融系統(tǒng)的高可用性、高性能和高安全性，金融運維團隊需要具備更強大的監(jiān)控和管理工具，以應對復雜的運維環(huán)境和多樣化的業(yè)務需求。

在這一背景下，農村信用合作社（以下簡稱“農信”）作為中國農村金融的重要組成部分，也面臨著類似的挑戰(zhàn)。農信的發(fā)展壯大使得其IT系統(tǒng)的規(guī)模和復雜度不斷增加，而金融服務的數字化轉型也對運維提出了更高的要求。為了更好地管理和監(jiān)控IT系統(tǒng)，提高運維效率，可以基于ELKB開源大數據技術構建運維數據平臺，以實現(xiàn)對IT系統(tǒng)的全面監(jiān)控、分析和可視化。

二、ELKB開源大數據技術概述

ELKB是一個由四個主要開源組件組成的大數據技術棧，它們共同構成了一個強大的數據處理和可視化平臺，用于存儲、處理、分析和呈現(xiàn)大規(guī)模數據集。ELKB的四個組件包括Elasticsearch、Logstash、Kibana和Beats。

Elasticsearch（簡稱ES）是ELKB棧的核心組件之一，是一個分布式、實時的搜索和分析引擎。它專注于高性能、實時性和可擴展性，能夠快速地索引和查詢大量的數據。Elasticsearch的強大之處在于其倒排索引技術，它允許用戶以非?？斓乃俣冗M行全文搜索、聚合和過濾數據。ES還支持分布式架構，可以處理大規(guī)模數據集，并提供高可用性和容錯性。

Logstash是另一個核心組件，它用于數據的收集、轉換和傳輸。Logstash能夠從各種來源（如日志文件、消息隊列、數據庫等）收集數據，然后對數據進行過濾、解析和轉換，最終將其發(fā)送到Elasticsearch或其他目標存儲中。Logstash的靈活性使其成為數據集成和處理的關鍵工具，它可以適應不同的數據格式和來源。

Kibana是ELKB棧的可視化工具，用于創(chuàng)建、探索和分享數據的實時儀表板和可視化圖表。Kibana提供了直觀的用戶界面，允許用戶通過簡單的拖放操作創(chuàng)建儀表板，并使用各種圖形化工具來呈現(xiàn)數據。用戶可以利用Kibana來監(jiān)控系統(tǒng)性能、分析日志數據、可視化指標趨勢等，從而更好地理解數據并做出決策。

Beats是一組輕量級數據收集器，用于將不同類型的數據傳輸到Logstash或Elasticsearch進行進一步處理。Beats包括多個模塊，如Filebeat（用于收集日志文件數據）、Metricbeat（用于收集系統(tǒng)和服務度量數據）、Packetbeat（用于分析網絡流量數據）等。Beats的設計注重資源效率，可以輕松部署到各種環(huán)境中，以實現(xiàn)數據的快速采集和傳輸[1]。

三、運維數據平臺的需求分析

（一）農信運維數據平臺的具體需求和目標

首先，該平臺的主要目標之一是實現(xiàn)全面監(jiān)控和管理農信系統(tǒng)的各個方面，包括硬件設備、操作系統(tǒng)、應用程序、網絡連接等。通過收集和分析各種運維數據，可以實時監(jiān)測系統(tǒng)的性能指標、異常事件以及用戶體驗，從而及時發(fā)現(xiàn)問題并采取解決措施。其次，農信運維數據平臺需要支持數據的歷史存儲和趨勢分析，以便對系統(tǒng)的長期性能進行評估和規(guī)劃。再次，平臺還需要具備預測性分析的能力，幫助運維團隊預測可能的問題和需求，以提前做好準備。最后，數據安全性和合規(guī)性也是關鍵目標，確保運維數據的機密性和完整性，同時遵守相關法規(guī)和標準。綜合而言，農信運維數據平臺的需求和目標涵蓋了實時監(jiān)控、歷史分析、預測性分析以及數據安全性和合規(guī)性等多個方面，旨在提高系統(tǒng)可用性、性能和安全性。

（二）農信運維數據的來源、類型和規(guī)模

首先，數據的來源包括各類硬件設備、操作系統(tǒng)、應用程序以及網絡設備，這些設備產生的數據涵蓋了性能指標、日志記錄、事件通知等多個方面。這些數據源的種類繁多，需要全面收集和分析。其次，數據的類型包括性能數據、日志數據、安全數據、用戶行為數據等多種類型。性能數據包括CPU利用率、內存使用情況、磁盤空間等指標，日志數據包括系統(tǒng)日志、應用程序日志等，安全數據包括入侵檢測和防火墻日志，用戶行為數據包括用戶登錄信息、訪問日志等。不同類型的數據需要不同的處理和分析方法。最后，數據規(guī)模方面，農信系統(tǒng)通常具有大規(guī)模的部署，因此產生的運維數據也相當龐大。數據的規(guī)?？赡茈S著系統(tǒng)的擴展而不斷增長，因此需要具備處理大規(guī)模數據的能力。

（三）運維數據平臺的關鍵功能和性能要求

關鍵功能包括數據采集、存儲、分析和可視化。數據采集功能需要支持多種數據源的接入，包括服務器、網絡設備、數據庫等，同時要能夠實時或批量采集數據。數據存儲功能要求能夠高效存儲大規(guī)模的數據，并支持數據的索引和檢索。數據分析功能需要提供多種分析方法，包括實時監(jiān)控、趨勢分析、異常檢測等，以幫助運維人員及時發(fā)現(xiàn)問題并采取措施?？梢暬δ苄枰峁┯脩粲押玫慕缑?，支持創(chuàng)建自定義儀表盤和報表，以便用戶能夠直觀地了解系統(tǒng)的運行狀況。

在性能要求方面，運維數據平臺需要具備高可用性和可擴展性。高可用性意味著系統(tǒng)在面臨硬件故障或其他意外情況時能夠保持正常運行，確保數據的可靠性和可用性?？蓴U展性要求系統(tǒng)能夠隨著數據規(guī)模的增長而擴展，以應對未來的需求[2]。

四、運維數據平臺的架構設計

（一）運維數據平臺的整體架構

運維數據平臺的整體架構設計是確保平臺能夠有效滿足需求的關鍵部分。該架構包括數據采集、存儲、分析和可視化層。

首先，數據采集層負責從農信機構的各個數據源中實時獲取數據，包括操作日志、性能指標、交易數據等。采集層需要支持多種數據格式和協(xié)議，并能夠處理大規(guī)模和高速的數據流。其次，數據存儲層負責將采集到的數據持久化存儲，以便后續(xù)分析和查詢。存儲層需要具備高可用性和擴展性，通常采用分布式存儲技術，如Hadoop HDFS、NoSQL數據庫等。再次，數據分析層是平臺的核心，負責數據的清洗、轉換、分析和建模工作。這一層需要支持各種數據分析工具和框架，如Spark、Hive、Python等，以進行數據挖掘、機器學習和實時監(jiān)控。最后，可視化層提供用戶界面，允許運維人員和管理人員通過儀表盤、報表和圖表來訪問和理解數據。這一層需要具備友好的用戶界面和自定義報表生成功能，以滿足不同用戶的需求。

（二）數據流程和數據處理流程的設計和優(yōu)化

首先，數據流程設計需要考慮數據的采集、傳輸和存儲過程。在數據采集方面，需要確定采集頻率、數據源的優(yōu)先級和異常處理策略，以確保數據的及時性和完整性。數據傳輸過程需要優(yōu)化網絡帶寬的利用，采用壓縮和批處理等技術來減少數據傳輸的成本和延遲。數據存儲過程需要選擇合適的存儲介質和數據存儲結構，以滿足性能和成本的平衡。其次，數據處理流程設計需要考慮數據的清洗、轉換和分析過程。數據清洗是清除噪音和異常數據的關鍵步驟，需要定義清洗規(guī)則和策略。數據轉換過程包括數據格式的轉換和字段的映射等，以確保數據的一致性和可用性。數據分析過程需要根據業(yè)務需求選擇合適的算法和工具，進行數據挖掘、機器學習和實時監(jiān)控等分析工作。優(yōu)化數據處理流程可以提高數據的質量和可用性，減少計算和存儲的開銷。

（三）數據安全性和可擴展性的考慮

首先，數據安全性必須得到強調，特別是在處理敏感信息時，如客戶數據或財務數據。為確保數據的機密性和完整性，平臺需要采用嚴格的訪問控制和身份驗證措施，以保護數據不受未經授權的訪問和惡意攻擊的威脅。數據加密、審計日志和安全監(jiān)控等安全措施也應當納入架構設計中，以滿足法規(guī)和合規(guī)要求。其次，可擴展性是確保平臺能夠適應不斷增長的數據量和業(yè)務需求的關鍵因素。架構設計應考慮分布式計算和存儲技術，以支持橫向擴展，同時應采用容器化和微服務架構，以提高平臺的彈性和靈活性[3]。

五、運維數據采集和處理

（一）數據采集工具和技術

在構建運維數據平臺時，數據采集是至關重要的一環(huán)，它涉及從各種數據源收集數據并將其送入平臺以進行后續(xù)處理和分析。在這方面，一些數據采集工具和技術可以發(fā)揮重要作用。其中，Logstash和Beats是兩個常用的工具。

Logstash是一個開源的數據收集和傳輸工具，它可以用來收集各種類型的日志數據、事件數據和其他結構化數據。Logstash支持多種輸入源，包括文件、消息隊列、數據庫等，它可以將這些數據進行解析、轉換和標準化，然后將其發(fā)送到目標存儲或分析系統(tǒng)。Logstash的配置靈活且易于擴展，使其成為處理大規(guī)模數據流的有力工具。

Beats是Elastic公司開發(fā)的一組輕量級數據采集工具，包括Filebeat、Packetbeat、Metricbeat等。它們專注于不同類型的數據，例如文件日志、網絡流量和系統(tǒng)性能指標。Beats具有低資源消耗和高效率的特點，適用于分布式和微服務架構中的數據采集任務。這些工具可以將數據發(fā)送到Elasticsearch、Logstash或Kibana等平臺，實現(xiàn)實時數據可視化和分析。

（二）數據的收集、過濾、轉換和傳輸過程

首先，數據采集階段涉及從各種數據源獲取原始數據，這包括服務器日志、應用程序事件、性能指標等。數據采集工具被配置為定期或實時地獲取這些數據，并將數據傳送到中央集中點，以便進行后續(xù)處理。其次，數據通常需要經過過濾，以排除不必要的信息或噪聲。這可以通過定義規(guī)則或篩選條件來實現(xiàn)，以確保只有相關的數據被保留。再次，數據可能需要進行轉換，以將其格式標準化或映射到平臺的數據模型。這包括數據的時間戳標準化、字段重命名或合并等操作。最后，數據需要通過網絡傳輸到數據存儲或分析平臺，確保數據的可用性和實時性。這個過程需要考慮數據的安全性和完整性，因此通常會采用加密和身份驗證等安全措施來保護數據的傳輸。

（三）數據清洗和歸檔策略

在運維數據采集和處理過程中，數據清洗和歸檔策略是至關重要的，因為它們直接影響著數據的質量、存儲成本和數據分析的效率。數據清洗是指對采集到的數據進行質量檢查和校正，以確保數據的準確性和一致性。這包括檢測和處理重復數據、修復丟失的數據、解決異常值等。清洗后的數據更具可信度，有助于提高后續(xù)分析的準確性。此外，數據歸檔策略涉及將數據存儲在不同的層次上，以便按需訪問和管理。通常，運維數據會根據其重要性和使用頻率進行分層存儲，例如，最近的數據存儲在高性能存儲中，而歷史數據則可以遷移到低成本的長期存儲中[4]。

六、數據存儲和管理

（一）數據存儲和索引引擎

Elasticsearch作為主要的數據存儲和索引引擎在構建運維數據平臺中發(fā)揮著關鍵作用。它是一個開源的分布式搜索和分析引擎，設計用于處理大規(guī)模數據的實時搜索和分析。Elasticsearch具有高度可擴展性，能夠處理大規(guī)模的運維數據，并提供快速的全文搜索和復雜的數據分析功能。其分布式架構允許數據水平分片和分布式存儲，以確保數據的高可用性和容錯性。此外，Elasticsearch提供了豐富的查詢和聚合功能，使用戶能夠輕松地檢索和分析運維數據。Elasticsearch還與Logstash和Beats等數據采集工具緊密集成，支持實時數據導入和索引。

（二）數據的索引、分片和備份策略

首先，索引策略涉及如何組織和分類數據，通常會根據數據類型、時間戳等因素創(chuàng)建不同的索引，以便快速檢索和查詢數據。其次，分片策略關系到如何將數據分散存儲在不同的節(jié)點上，以提高查詢和寫入性能，并確保系統(tǒng)的橫向擴展性。最后，備份策略是為了應對數據丟失或硬件故障情況，需要定期備份數據，并將備份存儲在不同的位置，以保障數據的安全性和可用性。這些策略的設計和實施需要根據具體的業(yè)務需求和數據規(guī)模來確定，以充分利用Elasticsearch的特性來管理和維護運維數據。

（三）數據的查詢和檢索性能優(yōu)化

首先，通過合理設計索引，確保索引字段的選擇和數據類型匹配，避免不必要的字段索引，從而減小索引的大小。其次，使用Elasticsearch提供的全文搜索和復雜查詢功能，能夠快速檢索數據。最后，可以通過合理的查詢優(yōu)化，如查詢重寫、過濾器、緩存等方法，來提高查詢性能。還可以考慮使用Elasticsearch的分布式特性，將數據水平分片，以提高并行查詢性能。監(jiān)控和性能調整也是關鍵，通過定期監(jiān)控系統(tǒng)性能，識別瓶頸并進行調整，以確保系統(tǒng)的高效運行[5]。

七、數據分析和可視化

（一）數據分析和可視化工具

在構建運維數據平臺中，Kibana被廣泛用作數據分析和可視化工具。Kibana是一個開源的數據分析和可視化平臺，專門設計用于與Elasticsearch集成，可以輕松地將數據從Elasticsearch中提取、分析和可視化呈現(xiàn)。Kibana提供了豐富的圖表、圖形和儀表板，用戶可以使用這些工具創(chuàng)建各種數據可視化，包括折線圖、柱狀圖、餅圖、地圖等，以更好地理解數據。此外，Kibana還支持實時數據監(jiān)控和警報功能，使用戶能夠迅速發(fā)現(xiàn)數據中的趨勢和異常情況。

（二）不同類型的數據分析和可視化

首先，通過Kibana等工具，用戶可以實時監(jiān)控系統(tǒng)的性能指標，例如CPU使用率、內存利用率、網絡流量等，以及應用程序的運行狀態(tài)。這些實時監(jiān)控圖表和儀表板能夠及時反映系統(tǒng)的健康狀況，幫助運維團隊迅速識別并解決問題。其次，異常檢測是運維數據平臺的重要功能之一。通過分析歷史數據，平臺可以建立模型來識別異常行為和事件，例如異常的登錄嘗試、不尋常的訪問模式或潛在的安全威脅。當檢測到異常時，系統(tǒng)可以生成警報并采取預定的措施，以降低潛在風險或恢復正常運行。最后，數據報表生成是為了滿足決策制定和管理需求。平臺可以根據用戶的需求生成各種報表和分析結果，包括性能趨勢報表、安全事件報告、資源利用率分析等。這些報表可以幫助管理層更好地了解系統(tǒng)運行情況，支持決策制定和資源規(guī)劃。

（三）用戶自定義儀表盤的創(chuàng)建和配置

用戶自定義儀表盤的創(chuàng)建和配置允許用戶根據自己的需求和關注點，構建定制化的數據可視化界面。通過用戶自定義儀表盤，運維團隊可以更好地監(jiān)測和管理系統(tǒng)性能、應用程序健康和安全狀態(tài)。

首先，用戶可以選擇要在儀表盤上展示的數據源和指標。這包括來自不同數據源的數據，例如日志數據、性能指標、異常事件等。用戶可以根據需求選擇并配置數據源，以便將關鍵信息集中顯示在一個儀表盤上。其次，用戶可以自由設計儀表盤的布局和圖表類型。平臺通常提供各種可視化組件，如折線圖、柱狀圖、餅圖、表格等，用戶可以根據需要拖放這些組件到儀表盤上，并調整它們的大小和位置。這樣，用戶可以根據自己的偏好和需求創(chuàng)建一個個性化的儀表盤。再次，用戶還可以配置儀表盤的時間范圍和更新頻率。這意味著用戶可以查看不同時間段內的數據趨勢，并確保儀表盤上的信息是實時更新的，以便及時作出決策。最后，用戶自定義儀表盤可以根據不同角色和需求創(chuàng)建多個版本。例如，系統(tǒng)管理員可能需要一個包含系統(tǒng)性能指標和安全事件的儀表盤，而應用程序開發(fā)人員可能更關心應用程序日志和異常事件。因此，不同用戶可以創(chuàng)建適合自己工作的儀表盤，提高了運維數據平臺的靈活性和適用性。

八、結語

綜上所述，農信基于ELKB開源大數據技術構建運維數據平臺的實踐為農信運維工作提供了有力的支持和工具，幫助運維人員更好地監(jiān)控和管理系統(tǒng)，及時發(fā)現(xiàn)和解決問題，提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。未來，還需要繼續(xù)深化運維數據平臺的應用，不斷優(yōu)化和完善平臺設計，以滿足農信業(yè)務的需求，為農信的發(fā)展作出更大的貢獻。

參考文獻

[1]李朝旗，王超，蔡煜堃.廣東農信非現(xiàn)場審計監(jiān)測平臺建設與應用實踐[J].中國金融電腦，2023 （10）：44-47.

[2]劉凌志.吉林農信大數據平臺分析與優(yōu)化設計[D].吉林：吉林大學，2023.

[3]余寅輝，晏福平.湖南農信智能運維平臺建設實踐[J].中國金融電腦，2023（03）：78-83.

[4]張宏斌.農信機構應強化內生動力構建高效運營平臺[N].金融時報，2023-01-12（009）.

[5]夏侯春洪.江西農信云平臺安全規(guī)劃與實踐[J].中國信息化，2022（12）：52-54.

作者單位：江蘇省農村信用社聯(lián)合社

責任編輯：張津平