行业背景

云智慧

随着运营商业务发展,业务支撑网络和业务系统越来越复杂。网络线路、网络设备、云资源等基础设施的不断增加,使得整个网络结构变得非常庞大而且复杂;同时随着业务系统的增加,业务场景越来越多,业务复杂度越也越来越高。在传统运维管理手段下,对于多段网络、多层架构的应用,在问题发生时,分析定位、排障的速度相对较慢。具体表现为如下:

1.业务系统众多、网络结构复杂,发生问题时定位困难,无法适应现阶段快速运维管理的要求。

2.业务系统上云后,对云环境、容器环境的管控覆盖面及手段尚有不足。

3.运维监控产品能力参差不齐、运维数据分散,分析问题故障时无法形成有效联动。

4.运维部门多、运维工作细化、KPI考核细致,导致部门之间壁垒明显。

5.运维人力外包形式普遍,手工运维+零散工具导致工作量居高不下,缺乏灵活定制和使用的能力,且对运维人员经验依赖较重。

方案介绍

云智慧

运营商业务系统云化后,随着运维对象的成倍增长,运维工作量及复杂度也成爆炸性增加,因此构建一套自动化云运维工具体势在必行。

云智慧的运营商业务支撑智慧运维解决方案按照统一、联动、智慧的运维思想,通过对网络、基础设施、容器、中间件、应用等性能数据及日志的汇聚治理,结合分层指标体系、智能分析、指标异常检测、日志追踪等技术,充分发挥一体化平台在数据整合、治理、分析方面的优势,从业务层面、组件层面、资源层面、网络层面、日志层面对用户体验劣化、问题故障等进行实时分析、快速定位,提升整体运维效率,保障业务连续性。

云智慧

本方案实现了以下内容:

1.数据汇聚

通过标准化通讯协议、采集Agent及API等多种手段,对运营商运维监控的相关对象的监控数据、指标数据和配置数据等进行汇聚,有效解决运维数据离散问题。

2.数据处理

通过对实时采集的各项数据进行清洗、聚类、指标运算等操作,满足各个应用场景对数据时效性的需求。

3.智能分析

通过智能分析引擎中的数据分析、数据建模、模式识别等人工智能技术,基于历史运维大数据进行数据分析、模型训练,从而满足对实时在线运维数据的关联分析、定位分析等。

4.指标管理

通过对运营商基础设施、网络、中间件、应用等性能数据进行梳理分析,对运维指标进行分层,形成有效的IT监控指标分层管理体系。

5.服务提供

集成权限服务、数据服务,调用链服务、指标服务、告警服务等标准化应用服务,各个应用服务之间彼此解耦,通过开放接口的方式针对各类业务场景消费实时数据。

6.运维支撑

实现从业务角度出发,分析各类监控指标情况,通过事件中心提供包含故障定位、故障解决方案维护及推荐、原子操作定义、流程编排、故障一键恢复等核心功能;告警中心包含告警等级定义、告警通知、告警策略、告警升级、事件管理等重要功能,实现一站式的异常发现、定位及跟踪。

方案价值

云智慧

1. 有效整合运营商业务、应用、组件、基础资源、网络等多方运维数据,打造运维数据服务化能力。

云智慧

2.通过人工智能技术,对告警进行智能压缩合并,有效避免无效告警信息,提升运维排障效率。

3.智能故障根因定位,快速响应,大大缩短排障时间,提升问题处理效率,保障业务连续性。

4.数据联动分析,打造场景化运维能力,灵活扩展运维场景,减少人员经验依赖,降低运维人力成本。

5.提供标准运维服务能力,在助力内部业务系统运维支撑的同时,通过灵活定制,赋能外部服务对象。

典型客户

云智慧
云智慧

某移动省公司网络智能运维项目

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