人类正从IT时代走向DT时代，“大数据时代，随着企业IT架构的不断扩展，服务器、存储设备的 数量越来越多，网络也变得更加复杂，从而给运维工作带来了巨大的挑战，特别是分支机构众多的大型企业或垂直层级较多的政府单位，为了保障良好的用户体验和 数据时效性，运维工作显得十分艰巨。
● IT系统管理、业务运行状况不在取决于技术专家的“经验评估”和“运行良好”报告。
● 未来的IT运维管理被赋予了更多的信息挖掘和数据分析的重任。
对于这些体量超大的数据中心，原有的运维思路和运维方法已难以满足其海量数据计算、存储、应用和安全等多种职能的需求。一方面是成千上万台IT设备，以及各种软件系统;另一方面繁多复杂的业务应用，数据中心需要借助先进的自动化运维管理模式来实现大体量系统管理。
大数据的收集、整理、分析和应用，需要依赖高度可靠的软硬件支撑体系。IT监控系统每分钟要进行上万个数据采集已非易事，而对采集上来的海量数据进行处理和分析才是更难的挑战。如果数据未经过处理，这就对运维没有任何意义和价值。因此，实时采集和海量分析能力的IT运维管理产品将会成为数据分析应用的新增长点。
ORCA系统将成为IT运维大数据分析中的重要一员，下面介绍一下ORCA的在IT运维大数据分析中的功能。
1.1性能Top N
对业务系统下的服务器的CPU平均利用率、I/O读写速率、内存利用率、内存页交换速率、网络收发包率等26项重要性能指标进行TopＮ的对比分析，帮助用户确认所需重点关注的设备和基础架构的性能瓶颈。
1.2系统安全评测
提供操作系统安全配置规范检查功能，支持Windows、Linux、Solaris、AIX、HP-UINX操作系统。检查各个系统的帐号管理、认证授权、日志配置、网络与服务及其他安全配置。
1.3性能预测
通过分析历史数据的周期变化和运行趋势，预测设备未来的性能消耗曲线，为整个业务系统的优化、升级、扩容等提供有效的理论依据。
1.4容量预测
根据文件系统的磁盘容量、使用情况以及变化趋势，预测文件系统未来的容量需求，为用户对数据的存档整理和存储扩容提供决策依据。
1.5可靠性预测
通过综合设备的早期部署故障率、恒定故障率、磨损故障率及其负载、环境等因素，预测设备未来发生故障的概率，为用户对设备的升级、报废提供决策依据。 |
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