大数据是近年来非常火热的概念。通过对海量数据的分析，企业和机构可以从一个新的维度获得过去容易被忽视或无法获得的洞察。然而，在大多数关于大数据的应用思考中，企业和IT解决方案提供商只关注业务数据和用户数据。但实际上，还有更大的无所不包的大数据蓝海等待着人们去发现和利用，这就是机器数据。 对于业务数据和用户数据，其数据价值直接影响到业务和企业运营本身。机器数据的价值与数据完全不同。机器数据一般是指网络流量以及设备和应用程序本身产生的各种日志文件。换句话说，机器数据就是应用程序和设备运行时产生的日志，用来记录设备的工作状态和内容。 随着技术的逐渐发展和系统规模的不断积累，如今的IT系统变得越来越庞大和复杂。每个业务和系统或多或少都建立在其他业务和系统之上。在这种分层的系统架构中，产生和积累的机器数据量正在迅速增加。 如果说对业务数据和用户数据进行整理分析可以产生新的业务洞察，那么对机器数据进行整理分析就会产生新的系统洞察。而这种系统洞察力是企业优化系统、提高系统运行效率、规避系统风险的核心依据。 探索机器数据的价值 企业IT系统在运行过程中会产生大量的机器数据，包括网络流量数据、系统运行参数、网络设备日志、操作系统日志、中间件日志、配置文件等。与业务数据一样，这些机器数据也蕴含着巨大的价值。我们希望通过收集这些机器数据，利用深度事件分析工具，利用大数据技术和人工智能进行深度分析，发现规律和趋势，挖掘数据的内在价值，实现洞察进入网络。同时，通过关联分析各种日志数据，可以发现更深层次的问题并进行自动化预警，为新出现的问题提供智能化的解决方案。 过去，由于缺乏有效的技术手段来收集、存储和分析这些机器数据，我们一直无法挖掘这些机器数据的价值。但是现在，随着基于机器的数据分析系统和决策系统的出现，这样的问题将会迎刃而解。而提供这一解决方案的正是希望成为企业数字化转型领导者的新华三。 赋予大数据更多的意义。H3C机器数据分析与决策系统 H3C机器数据分析与决策系统采集全网流量、设备运行状态等多维度数据作为数据分析的源头。借助机器学习和数据挖掘技术，实现流量预测、拥堵分析、基线分析、异常分析等功能。通过对全量网络流量数据和应用信息进行梳理和归类，利用大数据技术和理念进行深度分析，获取有价值的新信息，将网络运维提升到一个新的水平。传统的以“断网”为中心的运维将升级为以“网络流量内容”为中心的智能化精细化管理，将原来被动的故障事后处理转变为事前预测，有效避免异常的发生，实现网络的主动预防。 ü异常流量分析； ü故障根源分析； ü业务预测分析； ü精细流量分析； ü用户行为分析； ü应用质量评估；新华三数据产品部负责人曹岩表示：面对整套机制的核心模型部分，新华三结合其数十年的IT系统架构经验和深度学习技术，做出分析而决策系统模型可以更符合中国企业的实际现状，也更高效。同时，通过内置的算法，整个分析决策系统部署后会根据实际情况对模型进行细化和精准建模，实现“更有效的使用”。 此外，机器数据分析也为IT系统中的各种潜在威胁提供了新的视角。对此，曹岩表示：过去，应对病毒、木马等威胁的过程是被动的。这首先需要用户检测系统异常或杀毒软件检测异常程序样本。通过大规模的报告提交和积累，安全厂商可以对这些病毒或木马进行有针对性的研究，并提供有针对性的解决方案。而通过对机器数据的大数据分析，系统可以快速发现网络中的异常流量或端口异常活动，从而主动发现潜在威胁，防患于未然。 IT系统中机器的心脏 作为新华三数据全新的解决方案，新华三数据分析决策系统可以纯软件部署，也可以硬件全集成的方式部署。一体机。除了IT系统复杂的大型企业和政府部门，中小企业也可以从机器数据分析和决策系统中获益。 对于大多数企业来说，当前IT系统的复杂度已经远远超过了企业的技术能力。面对这样的IT系统，大多数企业只能苦苦维持系统运行，而无法对系统进行深度优化。H3C看到了企业面临的这一困境，通过重组自身能力，创新了机器数据分析和决策系统，赋予IT系统智能机器心脏。 面对未来的业务发展和创新，一方面，企业需要不断建设自己的IT系统，为业务提供更多保障；另一方面，他们也需要通过机器数据分析等手段对系统进行优化，降低系统损耗和风险。一增一减，企业IT才能健康前行。
