大数据平台运维管理系统包括

大数据平台运维管理系统是一个综合性的系统，旨在确保大数据平台的稳定、高效和安全运行。它包括多个关键组件和服务，以支持大数据平台的运维管理。以下是大数据平台运维管理系统的主要组成部分：

1. 监控与告警系统：监控系统是大数据平台运维管理系统的核心部分，用于实时监测大数据平台的性能指标、资源使用情况、故障信息等。通过设置阈值和告警规则，当系统出现异常或性能下降时，可以及时发出警报，通知运维人员进行处理。

2. 日志管理与分析系统：日志管理与分析系统负责收集、存储和分析大数据平台产生的各类日志数据，如应用程序日志、系统日志、网络日志等。通过对日志数据的分析和挖掘，可以发现潜在的问题和风险，为运维决策提供依据。

3. 资源管理与调度系统：资源管理与调度系统负责对大数据平台的硬件资源（如CPU、内存、磁盘空间等）和软件资源（如操作系统、数据库等）进行统一管理和调度。通过优化资源分配策略，提高资源的利用率，降低运维成本。

4. 分布式计算与存储系统：分布式计算与存储系统负责实现大数据平台的分布式计算和存储功能。通过将数据分散到不同的节点上进行并行处理，可以提高数据处理速度和效率。同时，采用分布式存储技术，可以实现数据的高可用性和容错性。

5. 数据治理与质量管理系统：数据治理与质量管理系统负责对大数据平台的数据进行规范化、标准化和质量控制。通过对数据的清洗、转换、集成和验证等操作，确保数据的准确性和一致性。此外，还可以对数据进行元数据管理，方便运维人员查询和使用。

6. 安全与合规管理：安全与合规管理是大数据平台运维管理系统的重要组成部分。它负责保护大数据平台免受外部攻击和内部威胁，确保数据的安全性和完整性。同时，还需要遵循相关的法律法规和标准要求，确保平台的合规性。

7. 自动化运维工具与平台：自动化运维工具与平台是实现大数据平台运维管理的关键技术。通过使用自动化运维工具，可以简化运维流程，提高工作效率。同时，还可以利用平台提供的可视化界面和配置管理功能，方便运维人员进行操作和管理。

8. 培训与知识库：培训与知识库是帮助运维人员提升技能和知识的重要手段。通过组织培训活动和分享经验教训，可以促进团队成员之间的学习和交流。同时，还可以建立知识库，记录和总结运维过程中的关键经验和最佳实践，为后续的运维工作提供参考。

总之，大数据平台运维管理系统是一个复杂的系统，涵盖了监控与告警、日志管理与分析、资源管理与调度、分布式计算与存储、数据治理与质量管理、安全与合规管理、自动化运维工具与平台以及培训与知识库等多个方面。通过综合运用这些技术和方法，可以实现大数据平台的稳定、高效和安全运行。