银行监控一体化后，海量监控数据如何深度挖掘利用，价值最大化？

海量监控数据的挖掘利用是需要结合实际运用场景才能实现价值最大化的，这里有一张我们运维大数据平台的整体框架图，最底层是海量运维数据接入层，包括各类指标型、日志型、配置型和流程型数据，第二层是数据采集组件层，通过代理及无代理两种方式进行接入数据的采集，第三层是数据总线和分析层，最上层是运维大数据的各类运用场景，主要包含两大块运用场景，一个是数据的应用场景，包括仪表盘、报表、实时检索分析、数据资产地图、数据的导出和共享等等。另一个是智能应用场景，包括智能监控、系统画像、智能预警、知识库等等场景。具体包括六大智能场景，见下表格，包括应用系统交易智能分析、 企业级系统智能感知、 企业级数据库智能洞察、 企业安全及网络智能防御、 企业级运维智能提升、 企业级存储智能评估。这些场景，目前部分已经实现落地，另一些还在积极摸索实现。