边检行业日益增长的业务规模，给运维管理带来巨大挑战
边检数据安全要求高
- 边检行业复杂的网络架构给数据安全带来挑战
- 系统、部门多，数据共享难
边检数据安全要求高
- 边检行业复杂的网络架构给数据安全带来挑战
- 系统、部门多，数据共享难
边检设施监控难度大
- 设备、系统相互孤立，缺乏统一运维监控能力
- 数据间缺乏关联，单一属性数据无法定位故障
边检设施监控难度大
- 设备、系统相互孤立，缺乏统一运维监控能力
- 数据间缺乏关联，单一属性数据无法定位故障
边检业务 SLA 要求高
- 需7*24小时不间断运行
- 缺乏遭遇风险事故的故障定位能力和溯源能力
边检业务 SLA 要求高
- 需7*24小时不间断运行
- 缺乏遭遇风险事故的故障定位能力和溯源能力
边检信息化法规遵从要求高
- 网络安全法和等保2.0相关要求，需要数据保护和日志合规的机制、改善法规遵从性
边检信息化法规遵从要求高
- 网络安全法和等保2.0相关要求，需要数据保护和日志合规的机制、改善法规遵从性
全流程管理，帮助边检行业实现“事前预测、事中补救、事后溯源”
事前预测，提前预知风险
- 基于业务视角的健康度 KPI 实时评估，实现对整体运行环境及核心业务的风险事故“事前预测”
事前预测，提前预知风险
- 基于业务视角的健康度 KPI 实时评估，实现对整体运行环境及核心业务的风险事故“事前预测”
事中补救，及时处理故障
- 根据业务模型，基于关系图谱和关联分析等技术，实现故障的原因定位
- 备份业务数据副本，帮助实现业务数据状态的恢复
事中补救，及时处理故障
- 根据业务模型，基于关系图谱和关联分析等技术，实现故障的原因定位
- 备份业务数据副本，帮助实现业务数据状态的恢复
事后回溯，规避再次发生
- 基于日志审计的溯源能力，帮助找到人为原因或其他原因、明确权责
- 将规避方案和解决方案记录归档，以防类似风险再次发生
事后回溯，规避再次发生
- 基于日志审计的溯源能力，帮助找到人为原因或其他原因、明确权责
- 将规避方案和解决方案记录归档，以防类似风险再次发生
- 业务场景逻辑通道可观测性
- 业务内部交互逻辑通道可观测性
- 物理环境可观测性
提升验放效能，形成流程闭环
提升验放效能，形成流程闭环
事前预测
- 对完整验放流程所涉及的所有软硬件设施进行监测，利用历史数据分析、机器学习、动态阈值等技术，发现整个流程故障隐患
事中补救
- 对完整验放流程所涉及的所有软硬件设施进行监测，基于 KPI 智能分析、关系图谱和关联分析等技术，实现故障的原因定位
事后回溯
- 利用日志分析数据对风险故障实现全链路回溯，找到导致风险故障发生的人为原因或其它原因，明确权责划分
保持数据通道畅通，实现交互可观测
保持数据通道畅通，实现交互可观测
事前预测
- 对梅沙业务系统内部交互涉及的所有软硬件设施进行监测，利用历史数据分析、机器学习等，发现故障隐患
事中补救
- 基于 KPI 智能分析、关系图谱等，实现梅沙业务内部交互故障定位，判定故障点是在国家局还是地方站并及时处理
- 借助备份业务数据副本来实现业务数据状态的恢复
事后回溯
- 利用日志分析数据对风险故障实现全链路回溯，找到人为原因或其它原因、明确权责
- 记录归档，避免再次发生
实时监测IT基础设施，实现物理环境可观测
实时监测IT基础设施，实现物理环境可观测
事前预测
- 对公安网、总站机房、机场机房等物理环境进行健康度观测，基于历史数据分析、机器学习等技术，发现流程故障隐患
事中补救
- 对公安网、总站机房、机场机房所涉及的所有软硬件设施进行监测，基于 KPI 智能分析、关联分析等技术，实现故障的原因定位
事后回溯
- 利用日志分析数据对风险故障实现全链路回溯，找到导致风险故障发生的原因，确保重大故障发生后，有明确的的权责划分
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业务场景逻辑通道可观测性
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业务内部交互逻辑通道可观测性
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物理环境可观测性
