好的，各位运维界的靓仔靓女们，欢迎来到“运维数据治理与数据质量：确保运维决策的准确性”大型脱口秀现场！我是你们的老朋友，兼职段子手、专业码农——阿Q。今天咱们不聊代码，不谈架构，就唠唠咱们运维圈里那些“剪不断，理还乱”的数据问题。 开场白：数据，运维的“照妖镜”？ 话说咱们运维，就像个包治百病的“老中医”，服务器宕机了找我们，网络卡顿了找我们，应用跑不动了还是找我们！但问题是，我们又不是神仙，啥都能掐指一算。我们需要啥？我们需要数据！我们需要通过数据，像“照妖镜”一样，把问题揪出来，对症下药。 但是，如果这“照妖镜”本身就是个哈哈镜，照出来的全是变形的，那我们还怎么治病救人？这就是今天我们要聊的——运维数据治理与数据质量！ 第一幕：数据，你“妆”了吗？（数据质量的重要性） 大家有没有遇到过这种情况：监控告警明明说CPU飙到100%了，上去一看，风平浪静，CPU占用率才20%；或者，明明业务量上周增长了50%，但数据库的性能监控却毫无波澜，稳如老狗。 这种时候，你是不是想对着屏幕大喊一声：“数据，你“妆”了吗？！” 数据质量差，就像美女化了劣质妆，不仅没变美，反而辣眼睛。在运维领域，数据 …