神州云泰AIOps智能運維平臺基于大數(shù)據(jù)、人工智能或機器學習技術,對各類數(shù)據(jù)進行整合,通過算法分析、可視化、智能調度等方式,幫助運維人員提前感知問題或者發(fā)現(xiàn)潛在風險,化被動為主動,提升IT服務質量。
立即咨詢縮短故障發(fā)現(xiàn)時間,加速故障定位,提升業(yè)務系統(tǒng)可用性
實現(xiàn)運維的智能化水平,減少監(jiān)控告警漏報、誤報
快速發(fā)現(xiàn)根因,減少對運維人員的依賴
神州云泰AIOps大數(shù)據(jù)智能分析解決方案,基于基礎監(jiān)控、應用性能監(jiān)控、網(wǎng)絡性能監(jiān)控、日志監(jiān)控、CMDB、ITSM、自動化系統(tǒng)等數(shù)據(jù)源,提供場景驅動的AIOps。
通過對業(yè)務指標數(shù)據(jù)進行實時異常檢測,基于指標模型動態(tài)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(fā)現(xiàn)可能存在的異常問題
對時序指標類數(shù)據(jù)(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(fā)現(xiàn)問題和風險
根據(jù)已發(fā)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(yè)務指標出現(xiàn)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(tǒng)調用的復雜場景,故障導致大量系統(tǒng)指標出現(xiàn)異常時,算法自動分析數(shù)據(jù)并定位根源系統(tǒng)
針對智能運維場景自主研發(fā)了智能運維高效核心算法
海量和異構數(shù)據(jù)接入:支持超大數(shù)據(jù)中心的海量異構數(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)模型基于機器學習算法自動調整配置參數(shù),無需人工干預
行業(yè)智能運維最佳實踐