机器数据治理面临着诸多问题
机器数据治理面临着诸多问题
什么是机器数据湖
AnyRobot 将客户分布在多云环境中的数字化系统所产生的机器数据( logs, metrics, traces )及必要的业务数据进行整合、关联与存储,并提供机器数据治理、分析及使用的统一访问入口,实现高效利用机器数据,以支撑数据驱动运营,提升数字化效能
 
 
什么是机器数据湖
AnyRobot 将客户分布在多云环境中的数字化系统所产生的机器数据( logs, metrics, traces )及必要的业务数据进行整合、关联与存储,并提供机器数据治理、分析及使用的统一访问入口,实现高效利用机器数据,以支撑数据驱动运营,提升数字化效能 

为什么选择机器数据湖
统一
对机器数据进行标准化、富化,
整合数据孤岛,做好数据治理,赋能场景分析
高效
支持机器学习(指标聚合等)、链路追踪,
满足海量数据的实时访问,数字化成效即时可见
开放
Schema on read/write,
灵活对接现有系统,赋能数字化运营
为什么选择机器数据湖
统一
对机器数据进行标准化、富化,
整合数据孤岛,做好数据治理,赋能场景分析
开放
Schema on read/write,
灵活对接现有系统,赋能数字化运营
高效
支持机器学习(指标聚合等)、链路追踪,
满足海量数据的实时访问,数字化成效即时可见
机器数据湖适用于

成长型企业研发场景下,提高研发效能
- 分析部署频率等,提高部署效率
- 展示平均恢复服务时间等,评估 MTTR
- 分析自动化测试覆盖的代码百分比等,提高测试效率
- 分析应用使用和流量等,改善业务可用性
 



机器数据湖适用于
企业跨云支付场景下,实现快速定位和关联分析
- 全面分析机器数据,快速定位故障
- 提供统一排障入口,提高故障分析效率
- 关联分析机器数据,实现业务运营分析
成长型企业研发场景下,提高研发效能
- 分析部署频率等,提高部署效率
- 展示平均恢复服务时间等,评估 MTTR
- 分析自动化测试覆盖的代码百分比等,提高测试效率
- 分析应用使用和流量等,改善业务可用性
金融业务交易场景下,实现业务运营分析
- 关联日志和链路数据,实现交易分析
- 对日志进行标准化处理,增强日志可读性
- 统一机器数据技术栈,提高分析效率
部委内审外查场景下,满足合规审计
- 分析用户行为,发现潜在风险
- 审计安全事件,降低安全风险
- 进行等保2.0、网络安全法审计,满足合规要求