Todd Williams很早就發現了使用高級運營分析工具的好處。

Williams是面向醫療行業軟件即服務提供商MEDHOST Direct的服務級工程師。他部署了ExtraHop的EH1000、EH1000v及ExtraHop Central Manager，提高其網絡設備和密集虛擬服務器庫的可見性。這家公司使用ExtraHop設備管理其數據中心托管的50家醫院的800多臺虛擬服務器。

Williams指出，在將ExtraHop設備連接到MEDHOST Direct基礎架構后，15分鐘內IT人員就能夠看到上線的應用程序。然后，他們的團隊就能夠對網絡執行深入的分析。

Williams又指出，幾個小時之后，他們就發現了網絡中以前不知道的DNS錯誤。這個系統報告說所有的DNS請求中有近18%出錯。

這就是許多公司在部署高級運營分析(AOA)時所尋求的可見性。

企業管理聯盟(EMA)將高級運營分析定義為一種IT部門使用大數據分析解決各個問題的方法。這其中包括優化服務性能、減少安全問題、管理變更和優化IT內部及整個企業范圍容量。此外，它也包括提高公司IT支持的管理效率。

ExtraHop和Corvil等供應商集成了多個大數據源，如Elasticsearch、Hadoop、MongoDB和Splunk，因此IT部門可以得到可操作的報表。在使用ExtraHop和Corvil等公司的工具時，它們不會將所有的網絡日志輸入到這些大數據源中，而只是發送經過一些定制的網絡數據流。這有利于大數據工具交付更加精準的信息。

當MEDHOST Direct從ExtraHop獲得初始報表時，Williams及其團隊并不確定是否所有的DNS錯誤都會對網絡性能產生影響，因此他們使用ExtraHop執行了一次問題根源分析。然后，他們發現急救室的護士在臨床應用程序的掛單輸入過程中遇到了響應時間過慢的問題。

他說：“我們發現了我們遇到了錯誤，在DNS修復之后，運行Apache Tomcat的應用服務器內存使用率下降了，而且所有臨床應用的響應時間都加快了。這使得我們在解決性能問題時更加主動了。”

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下一步

EMA高級分析師Shamus McGillicuddy指出，雖然組織希望從高級運營分析獲得更優的運營，但是這仍然只是大藍圖中的一個部分。

McGillicuddy說：“當然，許多公司希望得到網絡和虛擬系統的可見性，但是他們真正想要的是使用分析技術幫助IT部門給公司帶來價值。”

Williams指出，在MEDHOST的實際使用中，該公司現在使用ExtraHop和大數據分析去監控醫療問題，如花粉病全國的傳播或冬天里流感在不同地區的蔓延趨勢。

Williams指出，MEDHOST使用ExtraHop設備上的HL7模塊將病人信息輸入到大數據源之中，如Sumo Logic、Elasticsearch和MongoDB。HL7是公認的電子醫療數據傳輸協議。這種信息加上數據分析，可以讓醫院在高峰期間的人員派遣和資源管理上獲得競爭優勢。

這些分析報表對于醫療而言非常寶貴，因為聯邦醫療保險和醫療求助中心要求醫院記錄他們的活動水平，才能獲得認可的使用證書。獲得這些證書將使醫院有條件獲得聯邦資助。

Williams指出，通過使用ExtraHop工具，MEDHOST Direct可以向衛生信息學專家提供他們在高效配置醫療掛號和工作流時所需要的信息。

他解釋說：“開始只是后臺IT工具，但是它現在正在幫助IT部門演變為公司的收益中心。”

大數據、大蘋果

Sonny Baillargeon是紐約Pico Quantitative Trading LLC的***技術官，他在公司的6個大型數據中心部署了7臺Corvil 6450設備和Corvil Latency Management Center。在AOA快速產生戰略商業價值方面，他有類似的經歷。

他說：“一開始，我們只是希望獲得網絡和系統可見性，但是IT團隊完全可以選擇一些價格更便宜但是完全符合他們要求的網絡管理工具。在我們的數據庫開發到足夠好時，我們開始開發一些可供銷售人員作為銷售工具使用的分析技術。”

基礎架構即服務提供商Pico專注于為許多大型華爾街經紀人公司及其他金融機構交付后臺IT服務。Pico為客戶提供了各種云服務，包括分配虛擬服務器和打包部署服務器、存儲和基于Hadoop的分析數據庫。

Baillargeon指出，Corvil工具使Pico能夠提供三個確定領域的專業技術：數據質量、訂單流指標和運行分析。

他指出，在數據質量方面，Corvil的數據采集效率遠遠高于大多數網絡分析產品。Corvil提供了高速磁盤采集和精準的硬件時間標記。

Baillargeon解釋說：“數據采集質量是快節奏交易環境的***差異性。”他補充說，數據采集不好可能會產生高達幾百萬美元的結果差別，因此會影響歷史回歸測試和交易修正。

Baillargeon指出，在訂單流指標方面，Corvil能夠驗證經紀人訂單處理系統的速度和可靠性。Pico提供的報表能夠幫助經紀人確定一個訂單的處理速度是否能夠帶來更加高效的交易決策。

在執行分析方面，Corvil也實現了金融服務中眾所周知的實體間延遲。這是指讓金融市場參與者(如交易員和服務提供商)能夠在任何網絡上查看毫秒級性能數據。

他說：“原來假想的結果是，如果1家經紀公司向10位經紀人發送1個訂單，那么他們都應該得到類似的結果，但是我們發現現實并不是這樣的。”

由于存在實體間延遲，各個接收端都可以看到什么東西可能產生問題，從而消除了昂貴的調查成本。例如，如果一個訂單處理速度變慢了，那么經紀人可能能夠看到性能下降是由于信息交換造成的，而不是服務提供商的問題。

Baillargeon說：“我們更愿意將Corvil稱為開箱即用的商業智能。它允許我們給客戶提供精準的金融服務行業智能，它使我們不同于亞馬遜Web服務或微軟Azure。”實現一個高級數據分析程序可能需要18~24個月。為AOA創建數據庫，使之整合大數據分析，這需要一定的時間。無論是實現網絡可見性還是更加密集的數據分析，高級運營分析都有可能將IT部門從一個消費中心轉變為一個收益中心。