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aiops数字化智能运维平台

方案背景

近年来,随着大数据处理和机器学习技术的快速发展,在传统运维领域遭遇的困境愈发明显,包括收集和管理困难、存在大量的信息孤岛、缺乏可视化展现手段、缺乏监控数据的智能分析等。通过采用新的技术手段解决困境,建立更为强大的生产运维保障体系已成为必要,生产运维将从工具、自动化进一步走向智能化,数据中心逐步从传统运维支持过渡到智能运维支持。

 

应用场景

主要应用于各行业数据中心的运维数据分析场景。

 

方案概述

aiops通过收集、整合现有it运维的系统数据(监控管理、运营管理、控制管理、cmdb、应用性能监控等),并对这些数据进行结构化分析,最终统一展现。

方案特点一:

aiops是一种提供多种类型数据接口的采集方式,将多平台、多业务的监控运维工具实现数据整合和统一管理。同时,提供数据展现、数据统计、告警分析和业务分析等功能,可以将多个系统在展示平台进行统一登录展现。一方面aiops作为统一运维监控的工具,可以采集各类数据,将非标准数据变为标准数据;另一方面可以提炼数据,进行检索及海量日志分析。aiops同时可以学习和分析现象及异常之间的关联性,辅助问题定位。

方案特点二:

aiops智能运维一体化平台提供统一的告警管理,通过性能指标采集、主动推送、第三方系统轮询等多样化的来源方式,获得整个信息化系统中各种事件、设备故障、网络异常等告警信息。当出现故障后,aiops一体化智能运维管理平台能通过预置的报警方式,通知指定用户,并能生成告警分析统计报告,提供主动式的故障pg电子(中国)官方网站的解决方案。aiops智能运维一体化平台也可以和工单系统做无缝衔接,日常告警事件可直接触发工单运维,提高工作效率。aiops采用多层架构及模块化的设计,系统功能全面,模块功能独立,可根据不同需求自由组合。同时,aiops具备良好的扩展性,通过第三方数据接口和数据总线,与第三方产品可进行无缝集成。

 

方案价值

aiops是将人工智能的能力与运维相结合,通过机器学习的方法来提升运维效率。它可以采用大数据和机器学习等技术手段,对生产运维数据进行采集、存储以及分析挖掘,实现对生产系统的智能洞察、智能定位和智能处理。

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