縮短故障發現時間,加速故障定位,提升業務系統可用性
實現運維的智能化水平,減少監控告警漏報、誤報
快速發現根因,減少對運維人員的依賴
神州云泰AIOps大數據智能分析解決方案,基于基礎監控、應用性能監控、網絡性能監控、日志監控、CMDB、ITSM、自動化系統等數據源,提供場景驅動的AIOps。
通過對業務指標數據進行實時異常檢測,基于指標模型動態閾值自動識別異常點
無需人工干預,對原始日志進行自動化的模板提取和變量分析,實時發現可能存在的異常問題
對時序指標類數據(如磁盤空間、表空間等)進行預測,描繪其將來可能的趨勢,提早發現問題和風險
根據已發生的故障,快速排查海量機器指標,識別相似故障機器,對異常機器進行定位
當業務指標出現異常時(交易量、響應時間等),對多個維度指標進行多維分析,并對導致問題維度進行定位
針對多系統調用的復雜場景,故障導致大量系統指標出現異常時,算法自動分析數據并定位根源系統
針對智能運維場景自主研發了智能運維高效核心算法
海量和異構數據接入:支持超大數據中心的海量異構數據接入與并發處理
簡單易用的系統配置:智能運維場景的數據模型基于機器學習算法自動調整配置參數,無需人工干預
行業智能運維最佳實踐