IT產生了很多的操作數據。大數據能夠讓其變得更有意義么？
與無窮小的電子產品標準使用實時的概念管理環境完全不同，在任何一個瞬間，事情都可能從一帆風順走向災難。而且總會有數據管理和移動，大部分的數據都是數據中心自身產生的。
進入富有挑戰的環境帶來了新的理念：將應用借鑒全球大數據技術處理和分析的新款產品（如Hadoop、NoSQL與Cassandra），業務分析幫助決策者更好地應對IT管理挑戰。
提供日志數據智能軟件公司Splunk的大數據主管Brett Sheppard說：“事實上，將大數據概念應用到IT操作工具產生的數據中，可以使IT管理軟件供應商解決大廣泛的業務決策。IT系統、應用和技術基礎設施每天每秒都在產生數據。非結構化或者結構數據都代表了‘所有用戶的行為、服務級別、安全、風險、欺詐行為等更多操作’的絕對記錄。”
然而，企業和組織機構運行的網絡服務器、應用和網絡設備等所有技術的基礎設施在如此大量不可預測格式中產生了大量數據流，這些不可預知的格式會導致很難使用傳統方法或者是現行的方法應用IT分析。Sheppard 同時指出，這些機器數據是有價值的。
大數據分析的產生旨在于IT管理，企業可以將實時數據流分析和歷史相關數據相結合，然后分析并發現它們所需的模型。反過來，幫助預測和預防未來運行中斷和性能問題。進一步來講，他們可以利用大數據了解使用模型以及地理趨勢，進而加深對重要用戶的洞察力。 他們也可以追蹤和記錄網絡行為，輕松地識別業務影響；隨著對服務利用的深刻理解加快利潤增長；同時跨多系統收集數據發展IT服務目錄。
最低水平，這些行為可以提供適當的成本跟蹤以及退款的透明度。簡而言之，大數據方法有巨大的潛力。
老式方法不能夠跟進
一家名為Enterprise Management Associates分析公司的系統管理主任Torsten Volk表示，他也發現了大數據對于IT的巨大潛力。隨著IT環境變得復雜化、規?；约爱愘|性，它們將會產生越來越多的元數據，迫使許多組織機構在IT管理上采取措施。
舉個例子，隨著數以千計的虛擬桌面需要監測，當你將一個用于安全、性能或者管理的新應用部署到環境中，數據中心很難確定你想知道什么，Volk指出。即使簡單的事情，如評估在一個單獨的物理機上有多少個虛擬機在運行，使用現有的工具也很難判斷。
“我們討論一個IT分析的新大數據方法，可以發現，使用傳統的監測和管理工具是不容易實現的。”Volk解釋說，“例如，在Cloud Physics這樣的公司，谷歌的內部引擎不能夠使內部標準和外部數據產生關聯。”
Volk還指出，分析不一定需要專注于非結構化數據，也可以將不期望發生關聯的數據發生關聯。例如，尤其是云資源，預測應用和數據之間的行為是怎樣影響彼此的比較困難。Cloud Physics允許校核日志以及其他實時提示來產生數據關聯行為。
“領先而不是尖端” 這個新方法對于組織機構的價值取決于數據中心的成熟度和復雜性。Volk說：“復雜度較小的中小型企業和組織機構將會從中獲益。但是帶有大型異質的數據中心的企業將會獲益更多。”
例如，趨向于頻繁地增加或者更換應用的擁有中間件和許多平臺的組織機構，他們將會看到更多的益處。服務開通容量越動態，數據中心就會產生更多的異質性。你就會越需要這種工具。
處理這些類型的容量將變得日益重要，由于組織機構不能僅持續地增加員工。盡管有許多系統制造商正在通過融合基礎設施，嘗試減少復雜性。最終“你只是在同想象中的人戰斗，因為你的企業和開發者將會一直迎來新的設備，你需要接受一種方式或者其他方式的挑戰。” Volk說。
CloudPhysics CEO John Blumenthal談到他的公司，長時間專注于“收集全世界VMware操作數據，將它們聚集到云服務中”能夠支持分析和模擬。所以用戶到時可以挖掘它，并從中獲得其他地方獲得不到的靈感。
Blumenthal 說：“CloudPhysics公司的靈感的出現，在某種程度上源于超大規模IT操作的練習。如Google 和Facebook，這些組織機構占有相對同質的基礎設施，這些基礎設施被嚴重物聯化和用于研究，有大量的操作存儲數據可以用于分析。”對于CloudPhysics用戶，他的期望是獲取虛擬化基礎設施的數據然后應用到IT分析上面，收集以前沒有的靈感。
Blumenthal 強調：“CloudPhysics公司的主要靈感是‘存儲是一切罪惡的基石’，存儲趨向于成為虛擬化環境中最小的虛擬元素，而且通常是一切性能問題的起源。由于缺乏正確的工具和勞動分工，比如一些人專注于安全，另一人專注于虛擬化，但是通常沒有特別專注于存儲的人員，所以就很難發現問題根源。”
新方法接管老問題
與此同時，宣傳得天花亂墜的大數據正為一些既定技術帶來新鮮的旋風。
提供IT預測分析軟件Netuitive公司的市場部主任Graham Gillen 指出：“整個大數據分析的想法，尤其在IT操作方面，對于我們發明并沒有什么作用，但是我們一直在其中。Gartner已經關注這個話題很多年了，基本上他們已經強調，如果IT正在引進新鮮靈感，他們將會扔掉老式方法開發一個新的IT操作分析平臺。”
Gillen認為，在大量的‘目測’以及‘猜測’中，監測和度量標準在過去受到了忽視。我們需要做到更多的是，對于IT的大多數部分，不事先預期。但是隨著復雜度和獨立性的增強，以及基礎設施深層問題引發的，像網站用戶響應時間這樣的問題的增多，這已經成為了企業的關鍵任務，而且就企業自身價值而言，企業需要按規矩辦事。
“現在IT管理不只是管理服務器是在使用中還是停機，而且還有運行的應用是否能夠應對‘黑色星期五’這樣的事情。企業現在對響應時間是如何影響業務結果的比較感興趣。”Gillen說道。
IT企業第一次開始關注他們能從業務智能和業務行為監測中了解到什么。“他們現在感受到了曾經好像是盲人試圖描述大象，他們缺乏的是對全部操作的整體畫面的把握。”
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