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    • 系統(tǒng)概述
    • 給客戶帶來的價值
    • 產(chǎn)品功能
    • 產(chǎn)品優(yōu)勢
     
    系統(tǒng)概述

    神州云泰AIOps智能運(yùn)維平臺基于大數(shù)據(jù)、人工智能或機(jī)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(yùn)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。

    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(yùn)維效率
      實現(xiàn)運(yùn)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(yùn)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(jī)器指標(biāo)定位
      根據(jù)已發(fā)生的故障,快速排查海量機(jī)器指標(biāo),識別相似故障機(jī)器,對異常機(jī)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
    • 行業(yè)智能運(yùn)維最佳實踐
    • 針對智能運(yùn)維場景自主研發(fā)了智能運(yùn)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(yùn)維場景的數(shù)據(jù)模型基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動調(diào)整配置參數(shù),無需人工干預(yù)
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