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系統(tǒng)概述
給客戶帶來的價(jià)值
產(chǎn)品功能
產(chǎn)品優(yōu)勢

系統(tǒng)概述

神州云泰AIOps智能運(yùn)維平臺基于大數(shù)據(jù)、人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對各類數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，通過算法分析、可視化、智能調(diào)度等方式，幫助運(yùn)維人員提前感知問題或者發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)，化被動(dòng)為主動(dòng)，提升IT服務(wù)質(zhì)量。

給客戶帶來的價(jià)值

幫助客戶降低MTTR，提高M(jìn)TBF

縮短故障發(fā)現(xiàn)時(shí)間，加速故障定位，提升業(yè)務(wù)系統(tǒng)可用性
幫助客戶提升運(yùn)維效率

實(shí)現(xiàn)運(yùn)維的智能化水平，減少監(jiān)控告警漏報(bào)、誤報(bào)
提升客戶排障效率

快速發(fā)現(xiàn)根因，減少對運(yùn)維人員的依賴

產(chǎn)品功能

神州云泰AIOps大數(shù)據(jù)智能分析解決方案，基于基礎(chǔ)監(jiān)控、應(yīng)用性能監(jiān)控、網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)控、日志監(jiān)控、CMDB、ITSM、自動(dòng)化系統(tǒng)等數(shù)據(jù)源，提供場景驅(qū)動(dòng)的AIOps。

業(yè)務(wù)指標(biāo)異常檢測

通過對業(yè)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)異常檢測，基于指標(biāo)模型動(dòng)態(tài)閾值自動(dòng)識別異常點(diǎn)
日志異常檢測

無需人工干預(yù)，對原始日志進(jìn)行自動(dòng)化的模板提取和變量分析，實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)可能存在的異常問題
指標(biāo)趨勢預(yù)測

對時(shí)序指標(biāo)類數(shù)據(jù)（如磁盤空間、表空間等）進(jìn)行預(yù)測，描繪其將來可能的趨勢，提早發(fā)現(xiàn)問題和風(fēng)險(xiǎn)
機(jī)器指標(biāo)定位

根據(jù)已發(fā)生的故障，快速排查海量機(jī)器指標(biāo)，識別相似故障機(jī)器，對異常機(jī)器進(jìn)行定位
業(yè)務(wù)明細(xì)多維定位

當(dāng)業(yè)務(wù)指標(biāo)出現(xiàn)異常時(shí)（交易量、響應(yīng)時(shí)間等），對多個(gè)維度指標(biāo)進(jìn)行多維分析，并對導(dǎo)致問題維度進(jìn)行定位
調(diào)用鏈根源系統(tǒng)定位

針對多系統(tǒng)調(diào)用的復(fù)雜場景，故障導(dǎo)致大量系統(tǒng)指標(biāo)出現(xiàn)異常時(shí)，算法自動(dòng)分析數(shù)據(jù)并定位根源系統(tǒng)

產(chǎn)品優(yōu)勢

行業(yè)智能運(yùn)維最佳實(shí)踐
針對智能運(yùn)維場景自主研發(fā)了智能運(yùn)維高效核心算法
海量和異構(gòu)數(shù)據(jù)接入：支持超大數(shù)據(jù)中心的海量異構(gòu)數(shù)據(jù)接入與并發(fā)處理
簡單易用的系統(tǒng)配置：智能運(yùn)維場景的數(shù)據(jù)模型基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)調(diào)整配置參數(shù)，無需人工干預(yù)

系統(tǒng)概述
給客戶帶來的價(jià)值
產(chǎn)品功能
產(chǎn)品優(yōu)勢