數據可視化在校園網中的應用

■南京農業大學圖書與信息中心 王露陽

當下，高校的信息化建設已經從數字校園過渡到了智慧校園，隨著高校招生規模的逐年上升，數據資產的規模也隨之增加，在管理人員的數量無法同比投入的情況下，傳統的信息化業務數據管理模式已經無法滿足高校場景的需要。

因此，在大數據所帶來的新形勢和新環境下，建立高校統一大數據可視化分析平臺，運用可視化分析、挖掘等手段將“無聲的”數據變成“會說話”的有用信息，是提升高校信息化建設水平的新的著眼點。

高校校園網運維管理現狀

1.目前大部分高校都存在“數據孤島”現象。業務系統“各自為政”、相互獨立，每天產生的結構復雜且增長迅速的數據無法共享，隨著數據的堆積，致使系統越來越臃腫，而且每套系統要維護不同的管理賬號，需協同合作時效率低下。

2.統一數據認證業務平臺建設面臨的問題。由于建立統一的數據認證平臺，所有業務系統數據需統一接入，在實施過程中往往有協調困難、需求復雜多樣等問題。

相對于各個業務系統成熟度，做統一認證平臺涵蓋所有業務系統的平臺技術尚不成熟，而且涉及多個業務系統，如果出現全部顛覆或有失誤，帶來的風險較大。

3.數據利用率低。未經過梳理的無結構數據無法進行直觀的查詢、瀏覽，隱含在其中的知識和價值很難被利用，縱使各業務系統本身具備一定的數據可視化功能，但未經整合且未面向主題進行收集、預處理、分析計算的數據，不能得到有效利用。

綜合上述幾點，本文從運維管理的角度出發，討論了構建統一可視化運維平臺的可能性和具體思路。

校園網運維可視化平臺的構建

1.數據可視化技術概念與優勢

可視化技術是以計算機圖形學、圖像處理和數據分析等基礎學科為基礎，將數據轉換成圖形或圖像，并通過顯示媒體呈現給用戶，同時允許進行人機交互、并行處理等高級操作。數據可視化的優勢可總結為以下幾點：

（1）高效

圖1 可視化通用流程

由于人腦對視覺信息的處理要比書面信息容易得多，數據可視化技術使用圖表來總結復雜的數據，使管理者能夠更快地理解和處理數據信息，還可以提供實時信息，便于管理者更快的對業務運行情況的變化進行評估并響應。

（2）可讀性強

大數據可視化工具用一些簡單易讀的圖形來體現復雜、非結構化的數據，不同的數據源可以通過交互手段以及類似于熱圖、fever charts 等新的可視化表達方式輕松地被解釋，有助于管理者迅速了解問題并為用戶提供尋找運營和整體業務性能之間相關性的途徑。

（3）可交互性

與靜態圖表方式相比，數據可視化能及時提示風險變化。交互式數據可視化鼓勵用戶探索甚至操縱數據，以發現其他因素，并讓管理者深入了解細節層次，更有效地支撐決策。

目前應用較廣的主流可視化手段主要有基于專業分析軟件的可視化、基于Web 技術的可視化。專業軟件根據用途不同有Weaver、Palantir 和Tableau 等，網絡組件技術主要采用Java、C#、python 等開發語言,結合 Echarts 插件讀取后臺數據，將數據信息用可視化的圖面形式展示。

2.校園網運維可視化平臺構建設想

可視化流程一般可分為三個階段：采集、處理、呈現，如圖1 所示。

具體到高校網絡運維場景中，主要思路是依托于業務系統產生的日志及原始數據，構建具有基礎數據錄入、數據獲取、數據存儲等多項功能的大數據可視化分析決策管理平臺。具體可包含如下幾個內容：

（1）網絡基礎設施管理可視化

基礎設施管理包括IP 地址分配、網絡設備、接入情況、主干線路監測和機房設備管理等。數據可結合樓宇位置信息，應用三維仿真技術，在可視化數據大屏上對校園內各個樓宇當前網絡運行狀態進行三維實景展現，同時支持縮放、平移、旋轉等操作進行瀏覽及對任一設施詳情的查看，可以實時反應網絡運行態勢，并在資源調配、節能優化、后期網絡升級改造、服務拓展、網絡技術選型等方面都能提供全面的決策支持。

（2）校園網絡安全監測數據可視化

校園網絡安全管理包含安全漏洞監測、應用軟件檢測和網絡安全事件應急響應等。數據可視化平臺可針對各類防御系統產生的告警日志等數據選取合適的圖表形式進行呈現，為網絡安全事件應急響應提供決策依據。此外，基于歷史數據的可視化分析，可用于指導重要時期安全值守人力和技術支持的安排。

（3）電子郵件系統運維可視化

可視化可針對垃圾郵件和正常郵件的收發量、釣魚郵件、域內賬戶異常行為（如發送垃圾郵件、賬戶被盜）監測，RBL 監測等數據進行自定義時間表達，并支持按不同時間粒度進行對比。

此外，還可提供不同維度的用戶數據排名，用戶活躍度統計等?？梢暬Y果可用于指導反垃圾、防病毒防釣魚策略的調整，便于管理者掌握用戶使用習慣，適時調整容量、附件等資源分配，異常情況的監測告警則利于提升事件響應速度。

（4）計費網關數據可視化

計費網關系統集認證、授權、管理、計費服務于一體，系統數據背后蘊含的不同用戶群的上網行為和習慣具有較高的可挖掘價值。目前大部分系統都只支持簡單數得據查詢和導出，因此可視化可關注賬號活躍度、在線時長、分檔流量統計、網絡服務類型、終端類型等數據,以時間、用戶角色等不同維度來展示，同時支持數據拖拽對比。還可將數據綜合分析后形成用戶畫像，加深管理者對用戶的了解，指導運營方案的調整和輿情分析。

總體而言，這應是一個集運行監測、輔助決策、指揮調度、信息發布等多功能為一體的智能運營管理平臺，既能對上述關鍵運維數據進行分類展現，支持多維度的分析監測與管理，以及突發事件下的應急調度管理；同時也支持可交互聯動分析，即將多個視圖整合，展示同一數據在不同維度下呈現的規律和影響，幫助管理者從不同角度分析數據，并為其提供決策支撐。