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用户需求

云资源运营管理效率低

  • 不能从云平台全局视角和各委办局视角对云资源的使用情况和使用效果进行统计分析
  • 资源过剩、资源不足情况无法感知
  • 资源申请、审批和规划缺乏数据支撑 

云服务质量无法量化评估

  • 云服务质量难以量化评估,导致决策缺乏依据 

僵尸应用难发现 

  • 难以判断应用系统是否为僵尸应用,资源浪费无法发现
  • 应用系统运营成效/访问量等缺乏客观的数据支撑 

云资源运维排障效率低

  • 信创/国产化等多云环境建设故障率升高
  • 人工巡检费时费力、易遗漏,导致异常无法及时发现
  • 缺乏有效手段快速定位故障
  • 事件无法溯源,风险难以根除,服务质量难以提升 

用户需求

云资源运营管理效率低

  • 不能从云平台全局视角和各委办局视角对云资源的使用情况和使用效果进行统计分析
  • 资源过剩、资源不足情况无法感知
  • 资源申请、审批和规划缺乏数据支撑 

 

云服务质量无法量化评估

  • 云服务质量难以量化评估,导致决策缺乏依据 

 

僵尸应用难发现 

  • 难以判断应用系统是否为僵尸应用,资源浪费无法发现
  • 应用系统运营成效/访问量等缺乏客观的数据支撑 

 

云资源运维排障效率低

  • 信创/国产化等多云环境建设故障率升高
  • 人工巡检费时费力、易遗漏,导致异常无法及时发现
  • 缺乏有效手段快速定位故障
  • 事件无法溯源,风险难以根除,服务质量难以提升 

案例分享

某企业

在混合云智能运营管理实践 

 

  • 实现了对云供应商的评估管理,提供付费折扣依据
  • 通过对资源利用率数据分析,驱动资源降配,利用率提升60%;
  • 通过对资源闲置状态进行分析,及时回收资源;
  • 混合云的成本实时监控,实现云费用支出节省32% 

 

 

 

 

GX 大数据局 

统一监控、优化资源,提升业务SLA 

 

  • 政务云资源统一监管和优化:识别“僵尸”系统,提前预判资源异常,实现合理规划&优化资源,减少浪费;
  • 灾备资源的优化与提升:实现系统分级和数据分类,从而优化灾备策略,并监控灾备任务和分析备份窗口合理性;
  • 保障政务云系统的业务连续性和高SLA要求:实时评估核心业务系统健康度,并主动识别风险和 “事前预测”,实现核心业务可观测性。

 

 

 

MH大数据中心 

识别“僵尸”应用,降本增效

 

  • 识别“僵尸”应用:通过业务访问量、访问人次和资源使用量等数据,识别“僵尸”应用,为资源优化提供数据支撑,减少无效成本、提升资源利用率;
  • 优化灾备策略:通过业务分级和数据分类,为应用数据分级保护策略的制定提供依据;
  • 提升政务系统排障效率:通过业务健康度管理,及时识别业务运行风险,快速定位系统故障,变被动运维为主动运营。

 

 

 

 

案例分享

某企业

在混合云智能运营管理实践 

 

  • 实现了对云供应商的评估管理,提供付费折扣依据
  • 通过对资源利用率数据分析,驱动资源降配,利用率提升60%;
  • 通过对资源闲置状态进行分析,及时回收资源;
  • 混合云的成本实时监控,实现云费用支出节省32% 

 

 

 

 

GX 大数据局 

统一监控、优化资源,提升业务SLA 

 

  • 政务云资源统一监管和优化:识别“僵尸”系统,提前预判资源异常,实现合理规划&优化资源,减少浪费;
  • 灾备资源的优化与提升:实现系统分级和数据分类,从而优化灾备策略,并监控灾备任务和分析备份窗口合理性;
  • 保障政务云系统的业务连续性和高SLA要求:实时评估核心业务系统健康度,并主动识别风险和 “事前预测”,实现核心业务可观测性。

 

 

 

MH大数据中心 

识别“僵尸”应用,降本增效

 

  • 识别“僵尸”应用:通过业务访问量、访问人次和资源使用量等数据,识别“僵尸”应用,为资源优化提供数据支撑,减少无效成本、提升资源利用率;
  • 优化灾备策略:通过业务分级和数据分类,为应用数据分级保护策略的制定提供依据;
  • 提升政务系统排障效率:通过业务健康度管理,及时识别业务运行风险,快速定位系统故障,变被动运维为主动运营。

 

 

 

 

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