数据告警分析（数据预警模型）

本篇文章给大家谈谈数据告警分析，以及数据预警模型对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享数据告警分析的知识，其中也会对数据预警模型进行解释，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、华为设备有如下告警,期间并没有修改配置,请分析大概是什么原因
• 2、oracle数据库的警告日志如何查看
• 3、it热门技术论文
• 4、监控常用的应用软件有什么？
• 5、利用数据挖掘技术对网管系统中设备性能信息以及告警信息怎样进行分析?
• 6、EXCEL数据校验告警？

华为设备有如下告警,期间并没有修改配置,请分析大概是什么原因

磁盘空间告警
告警信息数据告警分析：IGWB介质空间不足。
告警分析：主用IGWB在剩余磁盘空间小于15%的时候就会出磁盘空间告警数据告警分析，省公司要求话单保存时间：原始话单15天(D盘)，格式转换后的话单15天(E盘)，最终话单90天。
告警处理：删除部分格式转换后的话单(E：\backsave\Second\X3KM\)，剪切部分最终话单到应急工作站(暂时)，建议增加IGWB硬盘空间。
02备用IGWB磁盘空间不足
故障现象：备用IGWB磁盘空间不足
故障分析：备用IGWB是实现话单双备份的组成，并且如果备用IGWB磁盘剩余空间过小，主用IBWG异常的时候将无法倒换。
故障处理：清理备用IGWB磁盘空间。
03单板故障
告警信息：例如WSMU 板故障、单板CPU自检故障。
告警分析：无
告警处理：1.复位 2.拔插 3.更换
04电源故障
告警信息：-48V 电压过高告警。
告警分析：
告警产生原因：
· 动力进行例行放电测试，致电压临时过高
· 电压已恢复正常，但告警未自动消除，出现假告警
· 电压过高导致。根据指令DSP PDB可以查询到系统的电压正常范围是-42V～-57V,经常观察如果电压过高后，告警会在电压降到-54V的时候消除。如果告警长时间未自动恢复，可以用万用表测电压，看是否在正常范围内，如果电压已正常，可以手动把电压的门限值进行调高，使告警恢复后再把门限值调到正常范围内。
告警处理：
1.联系动力专业，确认是否在进行电池放电测试。如是，在测试完成后观察告警是否消除
2. 根据指令DSP PDB可以查询到系统的电压正常范围是-42V～-57V，经常观察如果电压过高后，告警会在电压降到-54V的时候消除。如果告警长时间未自动恢复，可以用万用表测电压，看是否在正常范围内，如果电压已正常，可以手动把电压的门限值进行调高，使告警恢复后再把门限值调到正常范围内。(现在配电框监控板默认的告警上限目前定义为57V，产品设置时，可在此基础上加3V，设置为60V比较合适。
MSOFTX3000可以通过软调修改电压告警上限。
软调命令如下：
STR SFTD: LT=MN, MN=2, PID="166", CTRL="36", PM0="1", PM1="60", PM2="42";
STR SFTD: LT=MN, MN=2, PID="166", CTRL="36", PM0="2", PM1="60", PM2="42";)
3.观察一段时间，如告警不会自动恢复就联系动力室处理。
05IGWB倒换
告警信息：iGWB双机倒换
告警分析：双机倒换通常是主用IGWB异常引起，可能原因：磁盘空间不足，重要目录被改动，网络故障，进程异常。
告警处理：清理磁盘空间，恢复被改动目录，检查处理网络，重启IGWB进程。
06传输故障
告警信息：E1端口故障或信号丢失。
告警分析：无
告警处理：自环检测，通过LOP E1对本端端口进行软件环回，如正常则表示单板端口硬件正常，再在各段DDF架端进行环回测试，逐段排除线缆原因，如是本端问题则重做线缆接口、换线或者换板，如是传输问题则转传输室处理。
07IGWB内存过载
告警信息：iGWB 内存过载。
告警分析：IGWB上运行的主要进程有om_proc.exe，ap_proc.exe，cfg_proc.exe，cls_proc.exe，knl_proc.exe。主要检查这些进程有没有大量占用内存空间。现在SZS09,SZS12的om_proc.exe进程占用大量内存不释放。
告警处理：暂时的处理办法是重启om_proc.exe，最终解决方法等待华为工程师补丁解决。
08IGWB备份失败
告警信息：iGWB备份连接失败。
告警分析：IGWB备份有两份，都是从主用IGWB以FTP方式备份到备用IGWB。一份保存在备机的E:\billforbs，保存1000个文件，通过smartback实现数据告警分析；一份保存在E:\ finabill_bak，保存时间为90天，通过igwb.ini文件的配置信息实现。
告警处理：检查smartback备份的路径和用户名密码是否正确；重启smartback软件；重启IGWB进程。
09网络故障
告警信息：BAM到主机连接中断、TCP链路故障。
告警分析：故障可能原因lanswitch异常，网口松动，网卡运行异常。
告警处理：拔插BAM主机网线，拔插lanswitch端口网线，禁用启用网卡，重启BAM。
10MTP、SCCP、M3UA故障
告警信息：M3UA路由传输禁止 路由不可用；MTP链路故障/MTP 链路定位失败；SCCP目的信令点禁止。
告警分析：故障可能原因传输故障引起，配置数据变更，链路负荷过高。
告警处理：检查传输，检查数据配置信息，检查是否为垃圾数据产生的告警。
11话单文件校验错误或话单文件丢失
告警信息：无
告警分析：可能是话单文件传送到计费中心出错，需要重传计费文件
告警处理：重传相应计费文件
12更换单板时程序加载不成功
告警信息：单板程序加载不成功
告警分析：可能原因:1.单板加载软开关未打开.2. 加载文件丢失
告警处理：1.通过MOD LSS修改单板加载软开关,设置为”程序不可用，数据不可用 ,数据可写, 程序可写”,加载完成修改为” 程序可用，数据可用，数据可写，程序不可写”
2.主机加载文件都存于BAM的D:/data 目录下，在此目录下查找所要加载的单板的程序文件，如未找到，说明文件因其数据告警分析他原因丢失，通过在其他同类型同版本局上能找到该单板的程序文件，将文件拷贝至该目录下，重新复位加载单板。
13硬盘故障
故障现象：故障磁盘灯亮红灯。
故障分析：华为软交换的硬盘都采用磁盘阵列方式对数据进行保护，硬盘支持热拔插，坏一块磁盘不影响系统运行，但是要尽快安排更换。
故障处理：更换硬盘。
14主机时间偏差
故障现象：检查主机系统时间发现网元的主机时间和北京时间相差较大。
故障分析：主机系统时间就是话单产生时间，华为认为偏差在正负5秒是正常的，超过这个范围需要校正。
故障处理：主机时间和BAM时间同步，更正其中一个就可以达到校正的目的。可以通过DSP TIME查看系统时间，通过指令SET TIME修改，或者直接改BAM的系统时间。
15CRC校验错误
故障现象：CRC校验错误告警。
故障分析：交换机数据与BAM机数据不一致，可能是由于工程引起的故障。
故障处理：通过SND SPD指令对校验出错的数据表进行强制发送，再次执行STR CRC进行CRC校验
以上，就是给大家整理的华为设备故障分析与排除方法，希望对数据告警分析你能有所启发。

oracle数据库的警告日志如何查看

‍测试环境中出现了一个异常的告警现象：一条告警通过 Thanos Ruler 的 HTTP 接口观察到持续处于 active 状态，但是从 AlertManager 这边看这条告警为已解决状态。按照 DMP 平台的设计，告警已解决指的是告警上设置的结束时间已经过了当前时间。一条发送至 AlertManager 的告警为已解决状态有三种可能：1. 手动解决了告警2. 告警只产生了一次，第二次计算告警规则时会发送一个已解决的告警3. AlertManager 接收到的告警会带着一个自动解决时间，如果还没到达自动解决时间，则将该时间重置为 24h 后首先，因为了解到测试环境没有手动解决过异常告警，排除第一条；其次，由于该告警持续处于 active 状态，所以不会是因为告警只产生了一次而接收到已解决状态的告警，排除第二条；最后，告警的告警的产生时间与自动解决时间相差不是 24h，排除第三条。那问题出在什么地方呢？

分析

下面我们开始分析这个问题。综合第一节的描述，初步的猜想是告警在到达 AlertManager 前的某些阶段的处理过程太长，导致告警到达 AlertManager 后就已经过了自动解决时间。我们从分析平台里一条告警的流转过程入手，找出告警在哪个处理阶段耗时过长。首先，一条告警的产生需要两方面的配合：

metric 数据

告警规则

将 metric 数据输入到告警规则进行计算，如果符合条件则产生告警。DMP 平台集成了 Thanos 的相关组件，数据的提供和计算则会分开，数据还是由 Prometheus Server 提供，而告警规则的计算则交由 Thanos Rule（下文简称 Ruler）处理。下图是 Ruler 组件在集群中所处的位置：

看来，想要弄清楚现告警的产生到 AlertManager 之间的过程，需要先弄清除 Ruler 的大致机制。官方文档对 Ruler 的介绍是：You can think of Rule as a simplified Prometheus that does not require a sidecar and does not scrape and do PromQL evaluation (no QueryAPI)。

不难推测，Ruler 应该是在 Prometheus 上封装了一层，并提供一些额外的功能。通过翻阅资料大致了解，Ruler 使用 Prometheus 提供的库计算告警规则，并提供一些额外的功能。下面是 Ruler 中告警流转过程：

请点击输入图片描述

请点击输入图片描述

首先，图中每个告警规则 Rule 都有一个 active queue（下面简称本地队列），用来保存一个告警规则下的活跃告警。

其次，从本地队列中取出告警，发送至 AlertManager 前，会被放入 Thanos Rule Queue（下面简称缓冲队列），该缓冲队列有两个属性：

capacity（默认值为 10000）：控制缓冲队列的大小，

maxBatchSize（默认值为 100）：控制单次发送到 AlertManager 的最大告警数

了解了上述过程，再通过翻阅 Ruler 源码发现，一条告警在放入缓冲队列前，会为其设置一个默认的自动解决时间（当前时间 + 3m），这里是影响告警自动解决的开始时间，在这以后，有两个阶段可能影响告警的处理：1. 缓冲队列阶段2. 出缓冲队列到 AlertManager 阶段（网络延迟影响）由于测试环境是局域网环境，并且也没在环境上发现网络相关的问题，我们初步排除第二个阶段的影响，下面我们将注意力放在缓冲队列上。通过相关源码发现，告警在缓冲队列中的处理过程大致如下：如果本地队列中存在一条告警，其上次发送之间距离现在超过了 1m（默认值，可修改），则将该告警放入缓冲队列，并从缓冲队列中推送最多 maxBatchSize 个告警发送至 AlertManager。反之，如果所有本地队列中的告警，在最近 1m 内都有发送过，那么就不会推送缓冲队列中的告警。也就是说，如果在一段时间内，产生了大量重复的告警，缓冲队列的推送频率会下降。队列的生产方太多，消费方太少，该队列中的告警就会产生堆积的现象。因此我们不难猜测，问题原因很可能是是缓冲队列推送频率变低的情况下，单次推送的告警数量太少，导致缓冲队列堆积。下面我们通过两个方面验证上述猜想：首先通过日志可以得到队列在大约 20000s 内推送了大约 2000 次，即平均 10s 推送一次。结合缓冲队列的具体属性，一条存在于队列中的告警大约需要 (capacity/maxBatchSize)*10s = 16m，AlertManager 在接收到告警后早已超过了默认的自动解决时间（3m）。其次，Ruler 提供了 3 个 metric 的值来监控缓冲队列的运行情况：

thanos_alert_queue_alerts_dropped_total

thanos_alert_queue_alerts_pushed_total

thanos_alert_queue_alerts_popped_total

通过观察 thanos_alert_queue_alerts_dropped_total 的值，看到存在告警丢失的总数，也能佐证了缓冲队列在某些时刻存在已满的情况。

解决通过以上的分析，我们基本确定了问题的根源：Ruler 组件内置的缓冲队列堆积造成了告警发送的延迟。针对这个问题，我们选择调整队列的 maxBatchSize 值。下面介绍一下这个值如何设置的思路。由于每计算一次告警规则就会尝试推送一次缓冲队列，我们通过估计一个告警数量的最大值，得到 maxBatchSize 可以设置的最小值。假设你的业务系统需要监控的实体数量分别为 x1、x2、x3、...、xn，实体上的告警规则数量分别有 y1、y2、y3、...、yn，那么一次能产生的告警数量最多是(x1 * y2 + x2 * y2 + x3 * y3 + ... + xn * yn)，最多推送（y1 + y2 + y3 + ... + yn）次，所以要使缓冲队列不堆积，maxBatchSize 应该满足：maxBatchSize = (x1 * y2 + x2 * y2 + x3 * y3 + ... + xn * yn) / (y1 + y2 + y3 + ... + yn)，假设 x = max(x1,x2, ...,xn), 将不等式右边适当放大后为 x，即 maxBatchSize 的最小值为 x。也就是说，可以将 maxBatchSize 设置为系统中数量最大的那一类监控实体，对于 DMP 平台，一般来说是 MySQL 实例。

注意事项

上面的计算过程只是提供一个参考思路，如果最终计算出该值过大，很有可能对 AlertManager 造成压力，因而失去缓冲队列的作用，所以还是需要结合实际情况，具体分析。因为 DMP 将 Ruler 集成到了自己的组件中，所以可以比较方便地对这个值进行修改。如果是依照官方文档的介绍使用的 Ruler 组件，那么需要对源码文件进行定制化修改。

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it热门技术论文

伴随着信息化技术飞速发展的同时，作为重要业务的支撑基础，IT基础设施规模亦日益强大.我整理了it热门技术论文，有兴趣的亲可以来阅读一下!

it热门技术论文篇一

IT设备数据处理技术

摘 要：伴随着信息化技术飞速发展的同时，作为重要业务的支撑基础，IT基础设施规模亦日益强大与复杂，这给信息系统的安全、故障定位、信息监控带来了新的挑战，增加了运维管理的难度。本论文对IT设备数据处理技术介绍以及IT服务设备数据处理设计和系统的测试与分析做了描述并进行了总结与展望。

关键词：运维;监控;数据处理

中图分类号：TP315

1 绪论

1.1 课题的来源及研究背景

伴随着信息化技术飞速发展的同时，作为重要业务的支撑基础，IT基础设施规模亦日益强大与复杂，这给信息系统的安全、故障定位、信息监控带来了新的挑战，增加了运维管理的难度。经过近几年的IT管理发展，目前市场上已初步具备对主机、网络设备、数据库和业务系统进行监视管理的能力。但由于监控工具众多而分散，缺乏统一的监控数据展示及集中管理平台，导致目前的监控手段并没有很好地在运维流程中发挥更大的作用。同时对于不同的IT服务设备产生的告警和性能信息的处理也进一步出现在运维管理工作的议程上，IT服务设备数据的复杂性和多样性为企业IT运维管理工作的提出了新的难题，鉴于此，策划并启动了本研究课题，提高对IT服务设备数据处理能力的突破，以切实有效地提高IT管理及业务服务能力，确保信息系统的安全稳定运行，最终得以有力支撑企业管理模式改革和创先需求。

1.2 国内外研究现状

目前，在国内外，根据各企业的IT服务设备数据特点和技术难点，各个行业都已经开始着手于IT服务设备数据处理技术的研究，以解决IT服务设备故障定位问题。但是，较为成熟的IT服务设备数据处理模型还没有完全定型。

1.3课题研究意义和研究内容

通过对课题的研究背景的研究，IT服务设备数据主要包含这些设备的性能数据和告警数据，将这些复杂的告警数据通过数据处理规则和模型进行规范化处理，对设备问题的定位能起到快速、准确的目的。为信息系统的安全运行，运维管理水平的提高，起到决定性的作用。本文正是以这样的目的为初衷，研究将IT服务设备数据处理技术与系统建设结合起来，通过分析IT服务设备数据的特点，提出将复杂的IT服务设备数据处理技术应用到企业业务系统中，对企业的运维管理进行辅助处理，提高企业IT设备故障处理的效率，以及降低企业运维管理的难度。

本文分析了某公司IT设备数据处理技术的模型和规则，阐述了IT服务设备数据在企业运维管理中问题定位能力所起到的作用，同时阐述了数据在系统中的效果。通过对IT服务设备数据的分析处理，能够及时获取最准确的故障定位信息。

1.4 论文组织结构

本论文围绕IT服务设备数据处理技术进行研究分析，目的在于对复杂的IT服务设备性能和告警数据进行处理分析，以提高IT设备故障定位的能力，起到提高整个IT运维服务水平的作用。论文一共分为五章，各章节的内容安排大致如下：

第一章：对课题的背景和国内外研究现状进行调研分析，结合相应的环境背景提出课题并分析课题研究的意义，在第一章中，我们还对论文的整个架构进行一个简单的介绍。

第二章：在第二章中，主要是对IT服务设备数据处理技术相关的一些概念的进行简单的介绍说明。

第三章：详细介绍IT服务设备数据处理设计架构，模块设计，业务处理规则设计思路等内容。

第四章：对系统进行测试和性能分析，并对测试结果进行了分析和总结。

第五章：对整篇论文和实验进行总结，提出论文中存在的不足，提出课题研究中还存在的问题等。

1.5 本章小结

本章中主要是对本文要进行研究的课题IT服务设备数据处理技术进行一些预先的调研工作，比如对课题的来源，课题研究背景，国内外对复杂事件处理技术的研究状况等。

2 IT设备数据处理技术介绍

2.1 IT服务设备

本论文中提到的IT服务设备数据主要是指：

(1)主机设备，包含小型机、PC服务器、VM、LPAR等;

(2)软件实例，包含操作系统类、数据库类、中间件类、用软件类等;

(3)网络安全设备，包含交换机设备、路由器设备、漏洞扫描设备、审计设备、入侵检测设备、、防火墙设备、负载均衡等;

(4)存储设备，包含磁盘阵列、带库、光纤交换机等;

(5)环境设备，包含UPS、空调、机柜、配电柜等;

(6)业务服务类，包含基础的业务系统等。

2.2 IT服务设备数据

本论文中提到的IT服务设备数据主要是2.1章节中所提到的设备在运行状态中的性能数据和告警数据，这些数据是通过不同的监控工具获取，各自独立的存在，数据之间没有进行有效关联，对IT服务设备的故障排查、问题定位。

2.3 IT服务设备数据处理所涉及技术

2.3.1 列表法

列表法是记录和处理实验数据的基本方法，也是其它实验数据处理方法的基础。将实验数据列成适当的表格，可以清楚地反映出有关物理量之间的一一对应关系，既有助于及时发现和检查实验中存在的问题，判断测量结果的合理性;又有助于分析实验结果，找出有关物理量之间存在的规律性。一个好的数据表可以提高数据处理的效率，减少或避免错误，所以一定要养成列表记录和处理数据的习惯。

2.3.2 作图法

利用实验数据，将实验中物理量之间的函数关系用几何图线表示出来，这种方法称为作图法。作图法是一种被广泛用来处理实验数据的方法，它不仅能简明、直观、形象地显示物理量之间的关系，而且有助于我们研究物理量之间的变化规律，找出定量的函数关系或得到所求的参量。同时，所作的图线对测量数据起到取平均的作用，从而减小随机误差的影响。此外，还可以作出仪器的校正曲线，帮助发现实验中的某些测量错误等。因此，作图法不仅是一个数据处理方法，而且是实验方法中不可分割的部分。 2.3.3 逐乘法

逐差法是物理实验中处理数据常用的一种方法。凡是自变量作等量变化，而引起应变量也作等量变化时，便可采用逐差法求出应变量的平均变化值。逐差法计算简便，特别是在检查数据时，可随测随检，及时发现差错和数据规律。更重要的是可充分地利用已测到的所有数据，并具有对数据取平均的效果。还可绕过一些具有定值的求知量，而求出所需要的实验结果，可减小系统误差和扩大测量范围。

2.3.4 最下二乘法

把实验的结果画成图表固然可以表示出物理规律，但是图表的表示往往不如用函数表示来得明确和方便，所以我们希望从实验的数据求经验方程，也称为方程的回归问题，变量之间的相关函数关系称为回归方程。

2.4 本章小结

在第二章中，主要是对IT服务设备数据处理技术相关的一些概念的进行简单的介绍说明。

3 IT服务设备数据处理设计

3.1 IT服务设备性能数据处理设计

3.1.1 IT服务设备性能数据处理架构设计

3.1.2 IT服务设备性能数据处理规则

(1)性能数据-轮询采集

3.2.2 IT服务设备告警数据处理规则

(1)告警数据-级别映射

1)监控管理系统分四个级别：严重、重要、一般、提醒;

2)分别收集整理底层监控工具的告警级别;

3)在系统的告警级别映射模块中，搭建系统与底层工具的级别映射关系;

4)此环节为获取原始告警信息后的第一个业务处理环节。

(2)告警数据-过滤

1)系统支持对对象或对象组的过滤，比如单独针对小型机或针对小型机、pc机一起定制过滤;

2)支持对IP、周期、级别、类型、业务系统、采集工具等的过滤;

3)支持对关键字的过滤;

4)支持对不同维度的交集或并集的联合过滤;

(3)告警数据-次数过滤

1)鉴于底层采集工具中，次数过滤的算法参差不齐，初步确定在本系统中搭建一层次数过滤机制。原工具自身包含算法的，设定为不启用。

2)系统提供告警次数过滤的配置功能，一旦设定了次数，需要同类型的告警连续达到此数字，才将告警抛出，否则将丢弃。

(4)告警数据-压缩

(5)告警数据-关联

策略1：对象指标关联

系统提供源指标和目标指标的配置功能，如在某时间段内，A对象的A1指标和B对象的B1指标均产生告警信息，而两指标又存在关联关系，则报出A1指标告警，同时在告警内容中反映B1指标受关联的提示。

策略2：类型指标关联

在对象指标关联的基础上，提供根据主机或业务系统泛化功能，即：A对象所属类型中的A1指标对同属一台主机或同属一个业务系统内的B对象所属类型中B1指标存在关联关系。

(6)告警数据-处理

3.4 本章小结

本章详细介绍IT服务设备数据处理设计架构，模块设计，业务处理规则设计思路等内容，主要包括以下内容：(1)性能数据-轮询采集处理;(2)性能数据-数据量折算;(3)性能数据-归档存储方案处理;(4)告警数据-级别映射;(5)告警数据-过滤、压缩;(6)告警数据-关联;(7)告警数据-处理与清除。

通过上述的方法和步骤，对IT服务设备的性能数据与告警数据的从收集到分析处理建立了一套行之有效的规则，保证了IT服务设备数据的及时性和准确性，为企业IT运维管理的有效开展提供了强有力的数据支持。

4 基于系统的测试与分析

4.1 系统测试分析

通过对性能和告警数据的处理分析，能够快速定位IT服务设备的告警信息，在业务拓扑图上也能明细定位设备问题。

4.2 本章小结

本章主要介绍了IT服务设备数据处理技术在系统建设实现中的应用，通过业务关联分析，能够快速定位IT服务设备故障，提高运维工作效率，提升整个运维管理水平。

5 总结与展望

经过系统的运行和测试，使用IT服务设备数据处理技术在IT运维管理上对问题定位起到决定性作用，同时提高了整个运维工作效率，提升了运维管理水平，为企业的信息化管理水平起到了促进的作用。

但是由于IT服务设备的复杂性，底层监控工具的多样性，目前IT服务设备数据处理技术的公用性和通用性还存在着一定的缺陷，该技术需要进一步的提升和优化。

展望，本文主要分析和论述了IT服务设备的性能数据和告警数据的处理，后续也可以考虑对IT服务设备的属性数据进行管理和分析，充分考虑数据与性能数据、告警数据的技术处理，为IT运维管理水平的提高起到积极的促进作用。

参考文献：

[1]薛尤贵.基于PCIM的告警分析处理方法[J].电信工程技术与标准化，2011(7).

作者简介：赵旭(1987.08-)，女，黑龙江人，研究方向：软件开发与运维。

作者单位：广州供电局有限公司，广州 510000

it热门技术论文篇二

IT技术的日常生活化

【摘 要】互联网从最初崛起时作为最具震撼力的社会事件发展到如今近乎家喻户晓，期间伴随兴起的IT行业，催生出一批拥有专有技术知识的群体，他们借助网络平台共享技术知识。IT知识日益被民众所接受，拥有专业技术知识的人员是如何将自己拥有的知识社会化，普通大众又是如何内在化这些知识?IT专业知识融入后对日常生活产生了怎样的影响?文章拟在借鉴前人研究成果的基础上，通过文献资料的搜集与解读，就IT技术的“自然化”与日常生活化做一分析。

【关键词】IT技术的“日常生活化”;自然化;影响

一、IT的引入与虚拟社区的建立

从上个世纪80年代中国IT业起步至今已经过了30多年的风风雨雨，伴随中国经济社会的快速发展，IT行业的发展速度和技术更新的周期也越来越快，IT技术如何从最开始令人震惊的社会事件发现到被人们的日常生活所熨平，这一自然化的过程源起于IT专业技术知识人才的出现，这支队伍人数伴随IT行业在日益壮大 ，由于他们在日常生活中专业实践内容的日益丰富，一个依附互联网形成的为有着相同爱好、经历或与IT相关业务的网络用户服务的虚拟社区产生了，在这里他们可以相互交流和分享经验。

二、IT技术的日常生活化

(一)IT技术初入日常生活产生文化震惊

互联网起源于美国国防部先进研究计划局为军事目的而采用的一项工作，经过20世纪后30年的发展才逐渐进入人们的日常生活，最初IT技术的产生带来一场信息技术革命，技术神秘性对具有惯习的日常生活产生冲击，产生文化震惊，人们对这个知道的比自己多的多的并且运算速度超过人脑的庞然大物感到惊奇和震惊，那个时候的计算机还不为多数人所熟悉和使用，使用计算机还只是少数专业人员的事情。

在中国曾掀起三次计算机的普及高潮，普及的对象已经涉及一切有文化的人，可以想象对IT技术的震惊和好奇会随着IT技术的快速发展和人们不断接受的教育而消减。随即进入IT技术融入日常生活的第二个阶段，IT技术逐渐被人们接受并为日常生活服务。

(二)快速更新换代的IT技术抚平产生的文化震惊

日常生活的经济适用性和重复性特征习惯简单重复旧有的行为。然而，由于IT技术更新换代速度快，当新的IT技术出现的时候，人们已经在一定程度上被已有的IT技术所包围，因而新技术产生的社会震惊要小于最初进入民众日常生活。这个过程的实现是专业IT知识群体专业知识社会化和普通民众IT知识内在化两个过程结合实现的。

1. IT技术人员的专业知识客观化。(1)IT技术人员专业知识制度化的过程。人们的所有行为都会倾向于习惯化，在习惯化的过程中，偶然性行为逐渐采取有规则的形式变为可以预见的行为。行为的规则在行动者行为中保留、传递和发展的过程就是沉淀化。IT精英群体借助网络语言把习惯化的行为超出特定的行动情境而传递下来，这样用语言文字把行动规则巩固下来就产生了制度。进一步，行动的规则和制度经过长时间的执行和巩固，逐渐被互动网络中成员接受为一种传统。(2)IT专业知识合法化的过程。合法化的功能是使已经制度化的“初级秩序”客观化，在客观上可以得到，在主观上听起来可信。IT专业技术人员拥有的专业知识通过“类化”、“定型化”后在网络虚拟社区形成一种彼此共享认同的行为规则，这种规则或制度得以被执行和传递需要“合法化”的保证，它向人们解释和证明制度化的行为何以如此。

2. 非IT专业人员专业知识内在化。这个过程是通过行动者个人的社会化而实现的，包括初级社会化和次级社会化。(1)初级社会化是个体在孩童时期经历的最早的社会化，初级社会化的关键是“概化他人”在意识中的形成，当概化他人的概念在意识中晶化时，客观现实与主观现实之间的一种对称关系便确立下来。在这一内化过程中，个体对客观知识的学习主要来自父母。(2)次级社会化是制度或是以制度为基础的“亚社会”的内在化，一定程度上可以说，次级社会化是获取专门知识的过程，这些知识直接或间接地扎根于劳动分工，爱好信息技术或从事IT工作的人们最先获得这方面的专业知识。在多数次级社会化中，不需要个体对重要他人的情感认同，只需人与人之间进行沟通的相互认可即可，这时人们在与他人的沟通交流中内化各种IT知识。

IT群体的专业知识不断外化、客观化为客观知识，非专有知识群体又不断通过社会化来内化各种专业知识，共同构成技术的“自然化”循环往复的过程。渗透到日常生活中的专业知识又对民众的日常产生了怎么样的影响呢?

三、IT专业知识融入日常生活产生的影响

IT知识主观化使IT知识内化为普通大众的认知结构，从而提高他们的知识水平，对人类发展和社会发展都具有重大的理论意义和实践意义。

(一)加速社会知识的生产和进步

主观知识不断地转化为客观知识的过程就是社会知识加速生产的过程。IT专业技术人员通过社会实践等途径所获得的各种新的IT知识、新发现源源不断地从他们那里客观化到社会共有知识体系中，个体通过初级社会化和次级社会化等过程而内化那些贮藏在各种载体上具有创新性的客观知识，从而提高自身的知识拥有水平。

(二)有利于促进IT行业的更快发展

社会知识因主观知识不断地转化而提高质量，有利于促进了科学研究和科技教育事业的发展，并通过应用其科研成果推动了科学技术的发展与进步。随着社会知识质量的提高和数量的增长，人们通过交流和学习社会知识提高了素质，产生出新的消费需求，刺激新一轮的技术创新，普通大众新的消费需求将促使IT行业的更进一步发展。

伴随IT行业出现的IT群体，他们拥有的专业知识不断客观化以及普通大众将IT知识内在化这两个过程相互渗透、循环往复实现技术的日常生活化。与此同时融入日常生活后的IT技术在对社会各个方面带来各种影响，如何趋利避害，合理引导IT技术融入日常生活，需要每个人的努力。

参考文献

[1] 彼得・伯格，托马斯・卢克曼.现实的社会构建[M].北京：北京大学出版社，2009.

[2] 马恒通.主观知识客观化论纲[J].中国图书馆学报，2004， 30(5).

作者简介：潘广芝(1989- )，女，山东日照人，辽宁大学文学院研究生，研究方向：民俗学。

监控常用的应用软件有什么？

常用的有:
1.cactio
实际上cacti不是监控工具，而是个依赖于SNMP的数据采集和数据呈现的工具。但是很多人喜欢用来当监控(因为其功能可以很好的完成这个工作)
功能:数据采集、 保存数据[SQL, txt].
数据展示(rrdtool 绘图)。
数据分析和报警(很一般)。
2. nagios。
功能:数据报警(报警功能是Nagios的特色功能) [ 故障触发，故障恢复都可以。
依赖分析报警(能自动的识别到关键设备的故障，关联设备不会报警)。
数据采集(采集的数据是弱项，他只关心警戒位，只关心正常与否的状态，状态转换时可以实现报警，所以它采集的数据不需要保存)，当然也有插件弥补这个不足，如PNP4Nagios。
3. zabbix (php)(推荐)
Nagiostcacti整合互相弥补不足!I
nagios和 cacti不适合超大规模的监控、由于大规模的带宽和网络限制,会导致监控的延迟等问题,所以有很多是 nagios+ cacti整合,但是依然不适合在大规模的环境中,不适合分布式部署, Nagios在大规模中就会出现延迟,失
去 Nagios本事的特色。
那么 zabbix同时整合了 cacti和 Nagios特点的工具,而且还具有了前两者不具有的工具,支持分布式等等。
4. 补充工具:
netdata:托管在github上的一款类型zabbix的开源监控工具https:/
/github. com/firehol/netdata
open- falcon:小米公司开源的企业级监控工具(python)(推荐)
Ganglia类似于 zabbix,大型分布式监控系统
开源监控工具对比http://www.oschina.net/news/67525/monitoring-tools
5. 监控软件数据采集的方式
SNMP 协议。
agent 代理的方式去采集数据。
shell 脚本api 接口
6. 数据展示方式
php html app
7. 数据告警
mail，msm，微信，电话，钉钉机器人

利用数据挖掘技术对网管系统中设备性能信息以及告警信息怎样进行分析?

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利用数据挖掘技术对网管系统中设备性能信息以及告警信息进行分析...，
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请与我们联系进一步需求,
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ES:\\84C1CC070C71738DC48000759777AE96

EXCEL数据校验告警？

用“数据有效性”设置：
1、选Sheet2的A列——菜单栏——数据——数据工具——数据有效性——数据有效性——设置——允许：序列——来源：
=INDIRECT("Sheet1!A:A")
——确定。
2、选Sheet2的B列——菜单栏——数据——数据有效性……允许：整数——数据：等于——数值：
=INDEX(INDIRECT("Sheet1!B:B"),MATCH(A1,INDIRECT("Sheet1!A:A"),))
——确定。
（Sheet2的A列既可以手工输入，也可以下拉找Sheet1的源数据）
【专门给你设置个动画演示，但老是提交不了。遗憾！】 关于数据告警分析和数据预警模型的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 数据告警分析的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据预警模型、数据告警分析的信息别忘了在本站进行查找喔。