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AIOps智能運維

神州云泰AIOps智能運維平臺基于大數(shù)據(jù)、人工智能或機器學(xué)習(xí)技術(shù),,對各類數(shù)據(jù)進(jìn)行整合,,通過算法分析,、可視化,、智能調(diào)度等方式,幫助運維人員提前感知問題或者發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險,,化被動為主動,,提升IT服務(wù)質(zhì)量。

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給客戶帶來的價值
產(chǎn)品功能
產(chǎn)品優(yōu)勢

給客戶帶來的價值

幫助客戶降低MTTR,,提高M(jìn)TBF

縮短故障發(fā)現(xiàn)時間,,加速故障定位,提升業(yè)務(wù)系統(tǒng)可用性

幫助客戶提升運維效率

實現(xiàn)運維的智能化水平,,減少監(jiān)控告警漏報,、誤報

提升客戶排障效率

快速發(fā)現(xiàn)根因,減少對運維人員的依賴

產(chǎn)品功能

神州云泰AIOps大數(shù)據(jù)智能分析解決方案,,基于基礎(chǔ)監(jiān)控,、應(yīng)用性能監(jiān)控、網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)控,、日志監(jiān)控,、CMDB、ITSM,、自動化系統(tǒng)等數(shù)據(jù)源,,提供場景驅(qū)動的AIOps。

業(yè)務(wù)指標(biāo)異常檢測

通過對業(yè)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行實時異常檢測,,基于指標(biāo)模型動態(tài)閾值自動識別異常點

日志異常檢測

無需人工干預(yù),,對原始日志進(jìn)行自動化的模板提取和變量分析,實時發(fā)現(xiàn)可能存在的異常問題

指標(biāo)趨勢預(yù)測

對時序指標(biāo)類數(shù)據(jù)(如磁盤空間,、表空間等)進(jìn)行預(yù)測,,描繪其將來可能的趨勢,提早發(fā)現(xiàn)問題和風(fēng)險

機器指標(biāo)定位

根據(jù)已發(fā)生的故障,,快速排查海量機器指標(biāo),,識別相似故障機器,對異常機器進(jìn)行定位

業(yè)務(wù)明細(xì)多維定位

當(dāng)業(yè)務(wù)指標(biāo)出現(xiàn)異常時(交易量,、響應(yīng)時間等),,對多個維度指標(biāo)進(jìn)行多維分析,并對導(dǎo)致問題維度進(jìn)行定位

調(diào)用鏈根源系統(tǒng)定位

針對多系統(tǒng)調(diào)用的復(fù)雜場景,,故障導(dǎo)致大量系統(tǒng)指標(biāo)出現(xiàn)異常時,,算法自動分析數(shù)據(jù)并定位根源系統(tǒng)

產(chǎn)品優(yōu)勢

針對智能運維場景自主研發(fā)了智能運維高效核心算法

海量和異構(gòu)數(shù)據(jù)接入:支持超大數(shù)據(jù)中心的海量異構(gòu)數(shù)據(jù)接入與并發(fā)處理

簡單易用的系統(tǒng)配置:智能運維場景的數(shù)據(jù)模型基于機器學(xué)習(xí)算法自動調(diào)整配置參數(shù),無需人工干預(yù)

行業(yè)智能運維最佳實踐

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