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KPI智能分析
实时感知业务健康状态,快速定位系统异常原因
KPI智能分析
实时感知业务健康状态,
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数字化时代,IT 运维团队面临如下挑战
数字化时代,
IT 运维团队面临如下挑战
缺乏全局运维能力
集群化、云化、微服务化的架构趋势,IT 环境日趋复杂,业务系统之间关联关系越来越密切,缺乏全局视角,难以实现全面集中统一监控和实时洞察
海量告警信息
业务系统之间紧密相关,一个问题的出现,会发生雪崩效应,从而导致多个服务异常,产生海量告警信息。大量的告警信息属于重复和无效的,难以精准的进行故障定位
被动式响应问题
当故障发生后才开始解决问题,缺乏对风险主动预测的能力,随着解决问题时间的增加,给企业带来的损失也呈指数级增加。
体检是预防 “疾病” 的重要手段
人体健康体检
IT 系统健康体检
AnyRobot Family 3 KPI 智能分析
数据建模
·
海量数据抽象出KPI 指标
·
KPI 指标聚合为服务
·
服务相互关联为系统
智能告警
对建模后的KPI指标、服务进行监测告警,降低告警复杂性,提高故障排查效率
服务分析器
通过下钻快速定位故障
业务全景图
借助服务依赖关系定位故障根因服务
亮点1
数据建模:定义系统的关键服务和影响权重
亮点2
KPI 定义:确认关键KPI 指标和异常范围定义
·
KPI 指标计算公式配置,包括数据来源、数据的时间范围、指标计算的字段及公式
·
为了计算KPI指标的异常严重程度,此处配置了通过动态阈值的方式来分析异常点个数,从而计算指标的异常严重程序
亮点3
服务评分:服务健康分数计算
·
根据多个KPI 的严重程度以重要性权重计算服务的健康分数
亮点4
智能告警:基于算法实现告警降噪
应用场景
场景一
场景二
场景三
场景四
·
树状图的方式,为业务提供系统健康体检,从系统的角度呈现出业务异常的原因。同时点击下钻到影响业务监控的根本原因,实现快速故障分析定位
·
平铺图的方式,实时洞察业务系统健康度,当业务系统出现异常时,借助服务分析器快速查看影响系统稳定运行的根本原因,实现快速的故障定位
·
进入业务全景图,查看各个应用服务之间的依赖关系,在全局查看业务健康度,一目了然。同时根据业务/系统/服务之间的关系,快速清晰定位出问题原因
·
进入告警审查界面,选择降噪模式,查看整合后的告警信息,获取调查线索,定位异常
应用场景
场景一
·
树状图的方式,为业务提供系统健康体检,从系统的角度呈现出业务异常的原因。同时点击下钻到影响业务监控的根本原因,实现快速故障分析定位
场景二
·
平铺图的方式,实时洞察业务系统健康度,当业务系统出现异常时,借助服务分析器快速查看影响系统稳定运行的根本原因,实现快速的故障定位
场景三
·
进入业务全景图,查看各个应用服务之间的依赖关系,在全局查看业务健康度,一目了然。同时根据业务/系统/服务之间的关系,快速清晰定位出问题原因
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·
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