ソリューションの背景

今、保険業(yè)界は社會(huì)のイデオロギーと客観的経済発展に伴って徐々に拡大しています。保険業(yè)務(wù)規(guī)模の拡大、業(yè)務(wù)情報(bào)システムの増加、サービス提供のハードウェア設(shè)備の増加に伴い、各保険會(huì)社のシステム運(yùn)営と維持が直面するプレッシャーもますます大きくなっています。

システムの運(yùn)営と維持の主要な參考源データであるログ情報(bào)は、タイプやデータ量から見(jiàn)ても爆発的な増加傾向を示しています。従來(lái)のログ管理プラットフォームは大量のログデータを処理することが難しくなり、これらのログデータに基づいて関連の統(tǒng)計(jì)分析をすることも困難であり、ログデータの価値を?qū)g現(xiàn)できません。上記の理由を考慮し、ビッグデータ技術(shù)に基づくログ管理ソリューションを発表しました。

ソリューションの內(nèi)容

ビッグデータ技術(shù)に基づくログ管理プラットフォームは、ログデータの収集、ログインデックスデータの作成、大量なログデータのメモリ、統(tǒng)計(jì)、分析、発掘、リアルタイムログデータの計(jì)算及び展示を含み、システムの運(yùn)営と維持の過(guò)程で発生する大部分の主要ログ情報(bào)をサポートし、サーバ、セキュリティ設(shè)備、ネットワーク設(shè)備、ミドルウェア、データベース、アプリシステムのログを含み、運(yùn)行と維持の過(guò)程中のログの照會(huì)、リアルタイムモニタリング警報(bào)、レポート統(tǒng)計(jì)分析、データ集約発掘などの主要な操作を全面的にカバーしています。プラットフォームは多様なビッグデータ技術(shù)コンポーネントを採(cǎi)用しています。データ収集端末はFlumeｔｐKafkaを使用し、ログ検索はElasticSearchコンポーネントを使用し、リアルタイム処理は主にStormを使用し、メモリ、分析は主にHDFS、Hive、Sparkなどのコンポーネントを使用しています。プラットフォーム全體は分布式、高い信頼性、高い利用可能性の特徴を持っています。

ソリューションの価値

ビッグデータ技術(shù)に基づく保険業(yè)ログ管理プラットフォームは、サポートするデータ量、データタイプ、採(cǎi)集能力、処理能力、分析能力などの面から、従來(lái)のログ管理プラットフォームを超え、システムの運(yùn)行と維持能力を大幅に向上させ、運(yùn)行と維持の負(fù)擔(dān)を軽減し、ログデータの増値を?qū)g現(xiàn)しました。

ログ情報(bào)の離島の破壊

リアルタイムで大量に異なるタイプのログ情報(bào)を収集し、統(tǒng)一のビッグデータプラットフォームに保存し、各タイプのログデータの統(tǒng)一管理を完成します。

リアルタイムな警報(bào)と予測(cè)能力の向上

リアルタイムなフロー式データ処理技術(shù)を利用し、ログデータがリアルタイムに生成される過(guò)程で、特定のアルゴリズム規(guī)則を通じ、ポイントのログ項(xiàng)目の結(jié)果をリアルタイムに計(jì)算し、システムのリアルタイムな警報(bào)と予測(cè)能力を?qū)g現(xiàn)します。

ログ情報(bào)の潛在価値の発掘

大量なログデータを関連、統(tǒng)合、分析することによって、ログデータの中の価値のある情報(bào)點(diǎn)を掘り出し、運(yùn)営と維持と業(yè)務(wù)システムを指導(dǎo)し、ログデータの増値を?qū)g現(xiàn)します。