特性价值
提升资源利用率
提供多视角、细粒度资源使用分析，及时发现空闲率较高资源，为管理员优化资源提供数据支撑
优化成本管理
为业务部门提供精细化的成本分摊数据，识别出“僵尸”应用，释放资源
提升运维效率
全面监控、统一告警，及时发现异常，基于业务视角快速定位故障
提升服务质量
建立云服务商考核评估模型，分析云服务商服务质量，辅助管理决策和优化改进
特性价值
提升资源利用率
提供多视角、细粒度资源使用分析，及时发现空闲率较高资源，为管理员优化资源提供数据支撑
优化成本管理
为业务部门提供精细化的成本分摊数据，识别出“僵尸”应用，释放资源
提升运维效率
全面监控、统一告警，及时发现异常，基于业务视角快速定位故障
提升服务质量
建立云服务商考核评估模型，分析云服务商服务质量，辅助管理决策和优化改进
特性场景
- 监控和排障
- 云服务质量分析
- 云资源成本分析
- “僵尸”应用识别
支持日志和指标监控，监控一切 IT 运维对象
信创和非信创软硬件监控
兼容500+厂商、2000+设备，数十种协议
全量日志采集，提供日志管理、100+对象分析、关联分析等
海量虚拟机异常分析
实时展示虚拟机状态，异常日志监控，支持下钻分析
及时发现资源不足和系统报错，并及时提醒
故障影响分析
业务拓扑形式展示设备之间关系，可快速查看故障点上下游关系，并基于相关指标，快速判断问题
建立云服务商考核评估模型
依据《考核管理办法》建模
基于关键指标做服务加权评分，例如CPU、内存、IOPS、错误事件、网络连通性等
分析云服务商服务质量
服务质量状态可视化
多层级下钻分析
云服务 SLO 分析
分析云服务近7天、30天、90天的 SLO
展示云服务的 SLI 指标
展示影响 SLO 达标的实体以及故障点
海量虚拟机的资源统计分析
基于虚拟机维度，提供细粒度的资源使用情况
海量虚拟机的租户使用分析
基于租户的维度分析，为资源回收和扩容提供数据支撑
海量虚拟机的成本分析
按照云平台、业务部门、主机、用户的角度分摊成本
海量虚拟机的资源优化分析
内置成本优化分析模型，提供可优化的总成本，并按照业务单元、租户、云主机等维度统计可优化的成本
海量虚拟机资源预测
预测CPU、内存、存储等资源，可预测未来1个月、3个月、6个月、1年的时间
定义“僵尸”应用评估模型和评分标准
基于经济效益、点击量、用户数、业务功能描述等维度进行加权评分，评估模型支持自定义
计算综合评分，标记出“僵尸”应用
采集机器数据，并进行数据模型定义， 加权计算得出综合评分，并支持数据校准
自动化报告输出，降低人力成本
提供报告模版，支持导入导出，自定义模版内容， 支持以邮件形式、定期发送报告给管理员
特性场景
-
监控和排障
-
云服务质量分析
-
云资源成本分析
-
“僵尸”应用识别
案例分享
GX 大数据发展局
优化政务云资源
- 识别x86政务云环境上的资源浪费：
提供虚拟机/云主机/委办局租户级别的资源使用明细和成本分析，给出资源释放建议； - 资源规划有合理数据支撑：
基于机器学习算法，给出资源使用的趋势，提前识别资源不足，给出规划建议；
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； - 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
GX 大数据发展局
优化政务云资源
- 识别x86政务云环境上的资源浪费：
提供虚拟机/云主机/委办局租户级别的资源使用明细和成本分析，给出资源释放建议； - 资源规划有合理数据支撑：
基于机器学习算法，给出资源使用的趋势，提前识别资源不足，给出规划建议；
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； - 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。
