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数据驱动型组织通过体系化的方法构建全域数据能力,实现数据驱动运营,重塑组织生产力
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事前:缺少全局运维监管和预测能力
IT基础架构转型,使得业务系统、应用、设备和等运维对象快速增加;现有IT运维监控难以实现全面集中统一监控和实时观察、预测性感知能力。
事中:告警噪音大,误报漏报多
敏态业务架构使得服务模块之间调用依赖关系更为复杂,监控指标成指数级增加且为固定阈值,故障告警容易产生大量的误报漏报,影响业务运营。
事后:复杂业务依赖下的故障定位难
数字化业务下,IT服务和数据交互更为复杂,一个异常往往引发多个相关告警,需排查海量告警日志信息,故障定位难度增加,影响业务正常运转。
实时感知业务健康状态,提升系统服务可用性
KPI智能分析方案,构建企业IT运营实时观察力,降低运维管理复杂度。以服务可用性分析为核心,利用机器学习和关系图谱实体建模技术,打造智能化的服务可用性分析平台。 通过服务健康度预测、动态阈值、告警降噪、关联分析和故障分析,降低故障修复时间,提升服务可用性。
• 构建业务全局运行视图,实现以业务运营为核心的全面集中监控运维;实时洞察IT和业务运行状况和服务运行状态,及时识别业务运营隐患,评估业务系统健康状态。
• 服务状态实时洞察,实时分析系统指标数据,系统服务和监控指标高危状态突出显示,运维聚焦高危事件。
• 趋势预测、智能检测系统服务、基础设施运行指标状态;风险前置,提前规避潜在风险隐患。
• 拓扑视图清晰展示系统服务与IT基础设施之间的依赖关系、调用流程等,精准、直观识别异常服务影响范围;故障快速定界定位,帮助分析影响业务降级的根本原因,提升故障解决效率。
• 精准智能告警,减少误报漏报;海量告警信息压缩,解放运维劳动力,优先处理高危事件,减少故障影响范围。
• 深度分析多个系统服务的KPI指标状态,综合分析不同指标在同一时间数据,辅助分析定位故障指标。