大数据运维平台可视化（大屏可视化运维平台）

本篇文章给大家谈谈大数据运维平台可视化，以及大屏可视化运维平台对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享大数据运维平台可视化的知识，其中也会对大屏可视化运维平台进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、作为需求方，有没有什么运维管理平台能满足可视化IT维护服务？
• 2、大数据可视化设计到底是啥，该怎么用
• 3、大数据可视化的价值在哪里
• 4、企业数据可视化大屏用什么工具去实现？
• 5、有数据可视化大屏吗？有可以做数据可视化大屏的软件吗
• 6、2022大数据技术专业有出路吗 前景怎么样

作为需求方，有没有什么运维管理平台能满足可视化IT维护服务？

天眼 Monitor可视化大数据运维平台大数据运维平台可视化，能够做到使Hadoop以及相关大数据运维平台可视化的大数据软件更容易使用大数据运维平台可视化，平台综合创建、管理、监视 Hadoop 集群大数据运维平台可视化，维度覆盖 Hadoop 整个生态圈，包括 Hive、Hbase、Sqoop、Zookeeper 及Spark等。

大数据可视化设计到底是啥，该怎么用

大数据可视化是个热门话题，在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现大数据运维平台可视化的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。
文章目录

        一、什么是网络安全可视化

1.1 故事+数据+设计 =可视化

1.2 可视化设计流程

二、案例一大数据运维平台可视化：大规模漏洞感知可视化设计

2.1整体项目分析

2.2分析数据

2.3匹配图形

2.4确定风格

2.5优化图形

2.6检查测试

三、案例二：白环境虫图可视化设计
3.1整体项目分析

3.2分析数据

3.3 匹配图形

3.4优化图形

3.5检查测试
一、什么是网络安全可视化

攻击从哪里开始大数据运维平台可视化？目的是哪里？哪些地方遭受的攻击最频繁……通过大数据网络安全可视化图，我们可以在几秒钟内回答这些问题，这就是可视化带给我们的效率 。 大数据网络安全的可视化不仅能让我们更容易地感知网络数据信息，快速识别风险，还能对事件进行分类，甚至对攻击趋势做出预测。可是，该怎么做呢？

1.1 故事+数据+设计 =可视化

做可视化之前，最好从一个问题开始，你为什么要做可视化，希望从中了解什么？是否在找周期性的模式？或者多个变量之间的联系？异常值？空间关系？比如政府机构，想了解全国各个行业漏洞的分布概况，以及哪个行业、哪个地区的漏洞数量最多；又如企业，想了解内部的访问情况，是否存在恶意行为，或者企业的资产情况怎么样。总之，要弄清楚你进行可视化设计的目的是什么，你想讲什么样的故事，以及你打算跟谁讲。
有了故事，还需要找到数据，并且具有对数据进行处理的能力，图1是一个可视化参考模型，它反映的是一系列的数据的转换过程：

我们有原始数据，通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。

将这些数值转换成视觉结构（包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等），通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数值转换成大小。

将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。

最后，我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系，建议选择网状的图，或者通过距离，关系近的距离近，关系远的距离也远。

总之，有个好的故事，并且有大量的数据进行处理，加上一些设计的方法，就构成了可视化。

1.2 可视化设计流程
一个好的流程可以让我们事半功倍，可视化的设计流程主要有分析数据、匹配图形、优化图形、检查测试。首先，在了解需求的基础上分析我们要展示哪些数据，包含元数据、数据维度、查看的视角等；其次，我们利用可视化工具，根据一些已固化的图表类型快速做出各种图表；然后优化细节；最后检查测试。

具体我们通过两个案例来进行分析。

二、案例一：大规模漏洞感知可视化设计
图2是全国范围内，各个行业漏洞的分布和趋势，橙黄蓝分别代表了漏洞数量的高中低。

2.1整体项目分析

我们在拿到项目策划时，既不要被大量的信息资料所迷惑而感到茫然失措，也不要急于完成项目，不经思考就盲目进行设计。首先，让我们认真了解客户需求，并对整体内容进行关键词的提炼。可视化的核心在于对内容的提炼，内容提炼得越精确，设计出来的图形结构就越紧凑，传达的效率就越高。反之，会导致图形结构臃肿散乱，关键信息无法高效地传达给读者。

对于大规模漏洞感知的可视化项目，客户的主要需求是查看全国范围内，各个行业的漏洞分布和趋势。我们可以概括为三个关键词：漏洞量、漏洞变化、漏洞级别，这三个关键词就是我们进行数据可视化设计的核心点，整体的图形结构将围绕这三个核心点来展开布局。
2.2分析数据

想要清楚地展现数据，就要先了解所要绘制的数据，如元数据、维度、元数据间关系、数据规模等。根据需求，我们需要展现的元数据是漏洞事件，维度有地理位置、漏洞数量、时间、漏洞类别和级别，查看的视角主要是宏观和关联。涉及到的视觉元素有形状、色彩、尺寸、位置、方向，如图4。

2.3匹配图形
2.4确定风格
匹配图形的同时，还要考虑展示的平台。由于客户是投放在大屏幕上查看，我们对大屏幕的特点进行了分析，比如面积巨大、深色背景、不可操作等。依据大屏幕的特点，我们对设计风格进行了头脑风暴：它是实时的，有紧张感；需要新颖的图标和动效，有科技感；信息层次是丰富的；展示的数据是权威的。

最后根据设计风格进一步确定了深蓝为标准色，代表科技与创新；橙红蓝分别代表漏洞数量的高中低，为辅助色；整体的视觉风格与目前主流的扁平化一致。

2.5优化图形

有了图形后，尝试把数据按属性绘制到各维度上，不断调整直到合理。虽然这里说的很简单，但这是最耗时耗力的阶段。维度过多时，在信息架构上广而浅或窄而深都是需要琢磨的，而后再加上交互导航，使图形更“可视”。
在这个任务中，图形经过很多次修改，图7是我们设计的过程稿，深底，高亮的地图，多颜色的攻击动画特效，营造紧张感；地图中用红、黄、蓝来呈现高、中、低危的漏洞数量分布情况；心理学认为上方和左方易重视，“从上到下”“从左至右”的“Z”字型的视觉呈现，简洁清晰，重点突出。

完成初稿后，我们进一步优化了维度、动效和数量。维度：每个维度，只用一种表现，清晰易懂；动效：考虑时间和情感的把控，从原来的1.5ms改为3.5ms；数量：考虑了太密或太疏时用户的感受，对圆的半径做了统一大小的处理。

2.6检查测试

最后还需要检查测试，从头到尾过一遍是否满足需求；实地投放大屏幕后，用户是否方便阅读；动效能否达到预期，色差是否能接受；最后我们用一句话描述大屏，用户能否理解。

三、案例二：白环境虫图可视化设计
如果手上只有单纯的电子表格（左），要想找到其中IP、应用和端口的访问模式就会很花时间，而用虫图（右）呈现之后，虽然增加了很多数据，但读者的理解程度反而提高了。

3.1整体项目分析

当前，企业内部IT系统复杂多变，存在一些无法精细化控制的、非法恶意的行为，如何精准地处理安全管理问题呢？我们的主要目标是帮助用户监测访问内网核心服务器的异常流量，概括为2个关键词：内网资产和访问关系，整体的图形结构将围绕这两个核心点来展开布局。

3.2分析数据
接下来分析数据，案例中的元数据是事件，维度有时间、源IP、目的IP和应用，查看的视角主要是关联和微观。

3.3 匹配图形

根据以往的经验，带有关系的数据一般使用和弦图和力导向布局图。最初我们采用的是和弦图，圆点内部是主机，用户要通过3个维度去寻找事件的关联。通过测试发现，用户很难理解，因此选择了力导向布局图（虫图）。第一层级展示全局关系，第二层级通过对IP或端口的钻取进一步展现相关性。
3.4优化图形

优化图形时，我们对很多细节进行了调整： – 考虑太密或太疏时用户的感受，只展示了TOP N。 – 弧度、配色的优化，与我们UI界面风格相一致。 – IP名称超长时省略处理。 – 微观视角中，源和目的分别以蓝色和紫色区分，同时在线上增加箭头，箭头向内为源，向外是目的，方便用户理解。 – 交互上，通过单击钻取到单个端口和IP的信息；鼠标滑过时相关信息高亮展示，这样既能让画面更加炫酷，又能让人方便地识别。
3.5检查测试

通过调研，用户对企业内部的流向非常清楚，视觉导向清晰，钻取信息方便，色彩、动效等细节的优化帮助用户快速定位问题，提升了安全运维效率。
四、总结

总之，借助大数据网络安全的可视化设计，人们能够更加智能地洞悉信息与网络安全的态势，更加主动、弹性地去应对新型复杂的威胁和未知多变的风险。

可视化设计的过程中，我们还需要注意：1、整体考虑、顾全大局；2、细节的匹配、一致性；3、充满美感，对称和谐。

大数据可视化的价值在哪里

数据可视化的意义是帮助人更好的分析数据，信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析，使分析结果可视化。其实数据可视化的本质就是视觉对话。数据可视化将技术与艺术完美结合，借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息。一方面，数据赋予可视化以价值;另一方面，可视化增加数据的灵性，两者相辅相成，帮助企业从信息中提取知识、从知识中收获价值。
数据可视化的优势
1、传递速度快
人脑对视觉信息的处理要比书面信息块10倍。使用图表来总结复杂的数据，可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快。
2、数据显示的多维性
在可视化的分析下，数据将每一维的值分类、排序、组合和显示，这样就可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量。
3、更直观的展示信息
大数据可视化报告使我们能够用一些简短的图形就能体现那些复杂信息，甚至单个图形也能做到。决策者可以轻松地解释各种不同的数据源。丰富但有意义的图形有助于让忙碌的主管和业务伙伴了解问题和未决的计划。
4、大脑记忆能力的限制。
实际上我们在观察物体的时候，我们大脑和计算机一样有长期的记忆(memory 硬盘)和短期的记忆(cache 内存)。只有我们让要记下文字，诗歌，物体，一遍一遍的在短期记忆了出现之后, 它们才可能进入长期记忆。

企业数据可视化大屏用什么工具去实现？

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1、全阶段：融合传统BI、自助BI、智能BI，满足BI定义所有阶段的需求。

2、全流程：提供数据连接、数据准备、数据分析、数据应用等全流程功能

3、全场景：提供复杂报表、数据可视化、自助探索分析、机器学习建模、预测分析、自然语言分析等全需求场景。

4、全用户：为数据角色提供数据处理、数据准备等功能，为分析角色提供数据分析相关功能，为管理决策人员提供资源发布、管理协同、社交协同、系统监控、权限管理等功能，实现“人尽其才”！

数据可视化大屏展示有没有用，来试试Smartbi就知道了,Smartbi产品功能设计全面，涵盖数据提取、数据管理、数据分析、数据共享四个环节，帮助客户从数据的角度描述业务现状，分析业务原因，预测业务趋势，推动业务变革。

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有数据可视化大屏吗？有可以做数据可视化大屏的软件吗

思迈特软件Smartbi数据可视化大屏大数据运维平台可视化，动静结合的数据可视化：

1、支持两种图形可视化：

支持Excel静态图形大数据运维平台可视化， 支持Echarts动态图形（默认集成 Echarts4.8），还支持支持 D3.js 等扩展，支持Excel 图形可模板化；动态图：（堆积）柱图、（堆积）横条图、散点图、（堆积）面积图、折线图、组合图、瀑布图、饼图、环形图、南丁格尔玫瑰图、油量图、散点图、气泡图、雷达图、关系图、热力图、词云图；静态图：甘特图、山形图、手风琴图、子弹图、小又多图、迷大数据运维平台可视化你图、漏斗图、进度图、复合饼图、多层饼图等。

2、地图可视化可自定义：

思迈特软件Smartbi内置中国省份、地市、区县的矢量地图，支持区域的模糊匹配，支持迁徙、航线、热力、散点、染色；内置 Baidu 地图接口，简单配置即可 （需外网环境）；还支持区域、线（河流、道路）、点（城市、建筑），地图可缩放、下钻、鼠标热点；
用户可自定义地图，支持与 ArcGIS、Baidu 地图、Google 地图、天地图等集成。

3、数据大屏幕满足多种场景

数据大屏幕可满足多方位、多角度、全景展现企业的各项指标；，进行数据实时监控，企业动态一目大数据运维平台可视化了然 ； 并且在制作时，支持个性化定制，布局灵活，样式丰富； 还能满足各种应用场景，自适应多屏展现；

数据可视化大屏靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

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2022大数据技术专业有出路吗 前景怎么样

2022大数据技术专业有出路。大数据技术专业毕业生可从事大数据项目实施工程师、大数据平台运维工程师、大数据平台开发工程师之类的工作。

大数据技术专业前景好不好

从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。

当前大数据技术正处在落地应用的初期，所以此时人才招聘会更倾向于研发型人才，而且拥有研究生学历也更容易获得大厂的就业机会，所以对于当前大数据相关专业的大学生来说，如果想获得更强的岗位竞争力和更多的就业渠道，应该考虑读一下研究生。

大数据技术专业学习的课程

主要有：《程序设计基础》、《Python程序设计》、《数据分析基础》、《Linux操作系统》、《Python爬虫技术》、《Python数据分析》、《Java程序设计》、《Hadoop大数据框架》、《Spark技术与应用》、《HBASE分布式数据库》、《大数据可视化》。大数据技术专业是结合国家大数据、人工智能产业发展战略而设置的新兴专业，该专业面向大数据应用领域，主要学习大数据运维、采集、存储、分析、可视化知识和技术技能

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