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    我们都知道，分布式部署管理模式有很多集中管理所无法比拟的优势，但也有其自身所无可避免的缺陷。随着网络基础设施规模和业务规模的扩大，IT运维数据信息的管理和可用性受到了很大的限制，许多应该透明、共享的信息在人为的壁垒下不能充分发挥应有的作用，而且系统的升级和新业务的开发部署也不都能及时响应，这些应用都面临着数据大集中的问题，因为IT运维数据信息所体现的时效性价值需求日益提高，数据若能及早汇总，就越能体现出价值。

    每个人都知道，互联网时代，数据信息量海量无穷。但同时对于需求者来讲，海量数据其实等同于没有数据，解决问题的关键所在永远都是抓住事物的主要矛盾，去“伪”存“真”，找到真正适合自己需求的数据远比拥有数据重要的多。“挖金子”的游戏想必大家都玩过，你的目标数据就好比深埋在地底，隐藏在巨石、各种障碍物之后的宝藏。你须得稳、准、快地将抓手伸向目标，才有可能顺利通关。而在如此纷繁庞杂的运维数据中找到有效信息，其难度更是可见一斑。

 

 

    所以如果这时候也有一只“数据抓手”，可以轻松地根据你的需求，深入内部、绕过障碍，准确地将隐藏在无关数据中的目标数据“挖掘”出来，这是不是一个很令人振奋的工具?因为它可以为你根据运维数据得出决策支持结论提供无限可能，这是一个“创造”模式下的管理行为，一方面增强了其作为“工具”的智能化和易用性，另一方面为管理应用拓宽了视角和提供了更全面的决策依据。

    当然这样的思路和技术在概念生成阶段并非难事，不过，真正去衡量既成工具的优劣时，是否能为使用者提供更贴近实际管理需求的选择；是否能最大程度地帮助使用者规避管理风险；是否为展示层提供了足够丰富的多维主题分析内容；展示层的呈现是否直观、明了，当然最重要的，是否真的做到了随需而动的自定义扩展，这些因素都不容忽视。

    而这“挖”出来的各项信息，到底能给我们的集中管理带来怎样的决策辅助依据，不妨来看看下篇文章的几个例子。
 

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