实时数据监测与策略动态调整

实时数据监测的核心架构

实时数据监测系统通过数据采集、处理、存储和分析的完整流程来实现。在所有应用主机上部署Agent（代理），采集主机和应用的各种指标、日志和链路等数据，并将其存储在时序数据库中，通过分析计算实现可视化展现和告警通知。

实时数据的关键特征是在收集到数据后立即可用，可用于即时决策，通常用于需要在事件或变化发生时而不是延迟后做出响应的情况。

监测系统的关键组成部分

数据源定义与采集

监控系统首先需要建立元数据基本模型，包括应用、部署实例、机房信息等。通过Agent采集监控数据，这部分可以是日志，也可以是通过各种方式获取到的指标。

数据统计与处理

由于监控系统面对的是海量集群，在获取结构化数据之后，需要对数据进行统计。统计方式包括求行数、求和、求平均、最大/最小值等方法。为了改善响应时间，可以在更靠近测量点的地方进行计算和数据存储，以减少数据传输带宽。

预警配置与监控

可在统计数据上定义类型丰富的预警规则，包括绝对值、同比、环比、最近N分钟求和等，支持定义多项规则和逻辑运算。实时监控预警非常重要，在数据出现问题时，能够及时通知快速定位修复数据，也能够及时周知业务同学，避免做出错误分析。

策略动态调整的实现方式

多维数据整合与态势感知

通过实时计算平台实现多维数据整合，提升问题预判、趋势预测、事故分析能力。借助实时数据仓与离线数仓的建立，将原有小时级的分析提升至秒级，支持多维业务发展。

智能异常检测

利用机器学习方法进行数据后处理，可以基于海量日志数据形成历史基线，通过HTM算法、集群KPI核心模式异常检测等实现KPI智能异常检测。当发生列级更改、值异常或其他分析异常时，系统会自动通知，以便能够确保获得更好的数据质量。

业务响应与决策支持

互联网的在线特性将业务需求推向了实时化，实时计算平台可以快速响应业务需求，帮助业务团队高效构建AB Test、特征工程等业务场景。通过实时监控和响应测试数据，无论数据量有多大，都能实现即时决策和策略调整。

实际应用场景

在交通运输等复杂业务场景中，实时数据监测系统可以实现多维数据整合，提升拥堵预测、事故分析能力，辅助调整道路规划和提前部署警力。通过建立完善的数据监控体系，确保源实时流正确生产，同时对展示的汇总数据进行监控，确保产品展示指标数据正常。