云妹导读：
大数据时代，咱们最常听到的一句话就是“用数据谈话”。但数据自身都是寒冷的数字，它很难间接通知咱们哪些数据是有价值的信息。只有把绝对简单、形象的数据通过可视的形式以人们更易了解的模式展现进去，才能够使传递给使用者的感触更加直观，也更容易取得其中价值，这种伎俩就叫做数据可视化。数据可视化能够更形象地表白数据外在的信息和法则，促成数据信息的流传和利用。
大屏数据可视化是数据可视化的一种，其以“大屏”为次要展现载体的数据可视化设计，具备“大面积、炫酷动效、丰盛色调”等特点。利用面积大、可展现信息多的特点，通过“要害信息大屏共享”的形式可不便团队探讨、决策，故大屏罕用来做数据分析、监控应用。
有了大屏，要害信息即可高深莫测。比方 11.11 大促期间，所波及的产品 从底层 IDC、根底网络，到 Iaas、PaaS、SaaS，层层都有很多模块服务 ，想要看到云平台外围业务运行是否失常，是否有潜在危险，都能够在一块综合大屏中展现进去。这样研发或者运维不仅能够做日常巡检，当产生故障时，也能帮忙做剖析和定位。
图 1
上图为京东智联云在往年 11.11 期间的外围业务监控大屏。这个大屏最次要外围的就是正中间的三个圆形图片，也是稳定性最重要的信息——“资源水位”，“服务运行状态”，“平安态势”。图片通过不同色彩示意零碎的稳固情况，既活泼又易于了解：
- 绿色 表明以后云平台整体失常，没有大的问题；
- 橙色 表明须要留神某个或者某些资源水位达到预警，筹备扩容，某个或某些服务可用性降落，须要关注，有 DDoS 攻打正在封堵；
- 红色 表明某个或者某些服务曾经异样，影响线上业务，须要研发运维，解决故障。
图 1 左下角是外围业务流量趋势图，有同比（去年 11.11），环比（往年 618）数据，通过这些数据能够直观地看到这些外围业务流量是否失常，如果不失常可能是会有异常情况或者故障产生，也能从此趋势图预测下次大促流量，提前预估出容量，为下次大促做筹备。
除了集中展现信息，大屏还有一个十分重要的个性就是它能展现信息之间的关联性。在图 1 的外围业务监控大屏中，当服务运行状态色彩变红，阐明有服务异样。在大屏右下角，能够看到是哪个产品服务有异样，且从下到上的服务之间是有依赖关系的，当底层的服务异样变成红色，那么下层服务可能都有异样，都变红色，通过这种依赖层级关系，能更快地做故障定位，迅速做止损，想看具体哪些资源或者服务异样，能够点击上面的小图，链接到相应的服务大屏里。
上面图 2 是平安态势的大屏，在这张图中能够看到哪个地位的机房被攻打，Top5 的攻击者 IP 是多少，安全事件发展趋势等。
图 2
通过这种直观，有关联的形式，把外围数据及稳定性工作出现进去，也更容易向上汇报。不相熟底层业务的共事，也能容易了解承受，起到高深莫测的成果，尤其是有地域性特点的业务，用地图更是起到 “一图胜千言” 的成果。
在京东智联云 11.11 大屏数据可视化的实际过程中，咱们总结出几个设计准则：
首先，先总览后细节。 大屏因为大，承载数据多，为了防止观者迷失，大屏信息出现要有焦点有主次。能够通过比照，先把外围数据抛给观看者，待其了解大屏次要内容与展现逻辑后，再逐级浏览二三级内容。局部细节数据可临时暗藏，有须要时可通过鼠标点击等交互方式唤起；
第二，大屏指标在 8 -12 个为宜。 大屏上的展现空间是无限的，咱们不能将所有的数据都堆到大屏中，关注的人想要看到的也只是一些要害数据，因为大屏上的指标数量最好在 8 -12 个之间，这也是数据指标数量的支流配置，当达到这个数量时，大屏整体看起来不空也不挤；
第三，比率类、数字类和子部散布类指标要合理布局。 比率，数字总计和子部散布这三类指标在每张大屏中简直必然呈现，并且呈现的次数也很多，次数散布也比拟平均，因为个别大屏都须要有数字总计类的指标，而且往往是外围指标，这样不便晓得外围指标目前的总体情况。然而仅仅一个数字并不能反映出以后指标的实现状况，所以也须要有比率指标，它反映了局部占总体的占比；
最初，一图胜千言。 有“地域性”或“区域性”特色的产品用地图大屏，尤其是能够做成动静或热力求，会起到一图胜千言的成果。
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