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数字化业务转型,系统服务可用性面临的挑战

选择AnyShare Managed Cloud 7的理由

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。

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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。

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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。

AnyRobot Family 3
KPI智能分析方案

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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。

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全面集中监控运维视图,实时洞察业务全局运行状态

全面集中监控运维视图,实时洞察业务全局运行状态

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。

企业网盘:智能内容云

系统服务健康度洞察,及时识别高危风险、智能预测系统服务指标状态

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。

日志分析、智能运维:实时分析的日志云
精准智能告警,可视化定位分析故障根源,缩短MTTR,提高 系统服务可用性

精准智能告警,可视化定位分析故障根源,缩短MTTR,提高系统服务可用性

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。

AnyRobot Family 3 KPI智能分析方案
统一实时监控,智能检测、预测,有效提升系统服务可用性

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