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数据中心统一运维平台 DCIM 云智慧
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数字化中心统一运营平台(DCIM)

Cloudwise DCIM是面向数据中心的新一代智能运维管理产品,以数据为基础、以算法为支持、以场景为导向,实现对数据中心人、事、物全生命周期的综合纳管。

解决方案
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行业解决方案 云智慧
智慧电力 云智慧

智慧电力解决方案

云智慧基于数字孪生技术理念,利用大数据分析、人工智能、物联网、5G等新基建核心技术与电力智能运维场景深度融合,为推进电网企业数字化转型持续赋能。

银行 云智慧

银行业解决方案

云智慧的银行业解决方案,提供面向银行的链路性能监控、分析与管理,实现了统一、高效、智能的业务管理。

政府 云智慧

政府解决方案

云智慧为构建新型数字化社会助力,实现政务监控手段主动化、监控过程透明化。

运营商 云智慧

运营商解决方案

云智慧的运营商解决方案,帮助客户建设标准化、系统化、自动化、智能化的生产运营平台,保障用户体验和业务增长。

保险 云智慧

保险行业解决方案

云智慧的保险行业解决方案,能够灵活、全面、直观地监控核心业务运行情况,及时发现并问题处理,进一步提升系统可靠性。

能源 云智慧

能源行业解决方案

云智慧为能源企业提供端到端解决方案,通过云、AI、5G、IoT等技术,助力能源企业实现高效生产,降本增效,迈向可持续发展道路。

制造 云智慧

制造业解决方案

24/7小时不间断监控和故障处理,构建制造业立体化监控体系,全面、准确地监控基础设施、系统及设备运行。

证券 云智慧

证券业解决方案

云智慧的证券业解决方案,基于证券行业特征,帮助企业梳理指标体系,打破数据孤岛,深入挖掘数据的内在价值。

基金 云智慧

基金行业解决方案

云智慧的基金行业解决方案,依托大数据,整合基础架构、业务数据,实现IT与业务数据的双向驱动。

航空 云智慧

航空业解决方案

云智慧的航空业解决方案,提供24/7的主动监测,保障航司官网、订票系统、App订票系统、B2C网站等重要系统的可用性及用户体验,提升用户留存率。

地产 云智慧

地产业解决方案

云智慧为地产集团提供整体化解决方案,通过融合DevOps、SRE体系,助力住宅、商业、物业、租赁等大地产的数字化进程,最终实现降本增效,业务赋能。

通用解决方案 云智慧
全链路业务追踪 云智慧

全链路业务追踪

云智慧基于大数据和人工智能算法技术,提供多场景、易交互、高性能的交易全链路业务监控解决方案。

数字化运营管控中心 云智慧

数字化运营管控中心

云智慧结合结构美学设计逻辑,将IT运维过程中的运维数据进行多维度、多视角、多层面的展示,帮助企业构建分层、分领域的可视化运营中心。

混合云监控 云智慧

混合云监控

云智慧混合云融合了公有云和私有云,助力企业打通异构云环境架构,提供多环境统一监控、管理。

云迁移全过程保障 云智慧

云迁移全过程保障

云智慧致力于为企业提供IT上云全过程运维保障,实现企业IT系统平稳过渡,确保云环境下数字化业务系统的用户体验。

数据中心统一运维管理 云智慧

数据中心统一运维管理

以数据为基础、以算法为支撑、以场景为导向,云智慧解决方案旨在实现对数据中心人、事、物全生命周期的综合纳管,助力企业决胜智能时代。

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公司简介云智慧

关于云智慧

云智慧(北京)科技有限公司成立于2009年,是智能业务运维解决方案服务商。云智慧专注于运维领域的开拓和深耕,是智能运维国家标准制定单位之一。经过多年自主研发,形成了从ITOM到ITSM的智能运维产品系列,为金融、政府、运营商、能源、交通、制造等数十个行业客户提供了数字化运维体系建设及生命周期运维管理解决方案。云智慧秉承Make Digital Online的使命,致力于产品技术,为企业数字化转型和提升IT运营效率持续赋能。

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云智慧秉承以客户为中心的宗旨,快速响应客户需求,为广大客户提供专业的服务!

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以业务为中心 以场景为导向的配置管理(CMDB)

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  • 降低组织更替带来的沟通风险
    采用CMDB,可以提供统一的中心地图,组织对资产和资产信息的获取信息能保持一致
  • 优化流程与资产的关联问题
    通过CMDB,可以让IT运维管理的流程,与资产形成关联,让资产的变更受流程管控且让流程的执行更合规。
  • 完善资产生命周期管理
    包括物理资产与数据资产,因为在多个流程中有涉及,集中的CMDB可以将资产的生命周期状态全面管理起来,并且自动形成“账实相符”。
  • 解决工具的分散未联动问题
    多个监控工具,以及未来需要智能化运维建设中,亟待一个“数据中台”来驱动和连接各个环节的信息。
  • 提升组织业务系统可用性
    以CMDB为核心,实现业务影响分析、故障根源定位、容量管理、业务连续性管理以及可用性管理。
  • 科学的数据管理
    以CMDB为基础,实现“资源视角+应用视角”的数据源管理,具备模型自建、流程引擎、离线采集、智能校验、增量发布、字段级审计等能力。
  • 从资源管理到服务支撑
    以业务为中心,实现数据生命周期管理,驱动数据更新,从服务构建到服务运行再到服务运营。
  • 实时反应IT服务线上资源状态变化
    充分识别业务集成场景,广泛地和周边系统进行集成,通过集成实现的配置数据消费亦能保证配置数据的准确性,保障CMDB实时同步。
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配置管理(CMDB)建设面临的挑战

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体量大
随着业务发展,组织业务应用、资产数量和资产种类上升明显、随着新技术的发展,资源变换频繁。
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层级多
业务对IT的依赖要求CMDB管理更加精细化,业务关系管理和精细化管理叠加下CMDB层级增多,扩展性需求重要度上升。
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组织结构复杂
敏捷的兴起,引发组织业务的快速迭代,组织内部频繁变更,人员流动性增强,CMDB如何适配组织不同人员使用需求。
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业务场景复杂
伴随着互联网、运营商、金融业等行业技术架构的快速演变,业务场景日益复杂,如何快速将IT管理的重点从面向资源转移为面向业务,同时实现组织对CMDB的期望。

CMDB重构平台型数据管理和消费模式

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海量配置数据,标准纳管
通过CMDB标准化数据治理,海量配置数据及关联关系数据标识建模、纳管,以集中集成的数据源统一输出。
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多层级拓扑
CMDB建设从业务的角度规划管理各种运维场景,梳理和分析运维对象及关系,从物理层、逻辑层和应用层几方面分层构建模型。
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简洁有效的配置管理工作机制
CMDB关注组织服务树建设及服务优化,自定义管理颗粒度,统一标准工作机制,适应组织变化和人员变动。
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智能场景适配
集成业务场景识别,建立起统一、标准、可控、服务化的平台型数据管理和消费模式,有利于数据的管理、利用,更有利于提升数据的质量和消费价值。
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配置管理(CMDB)咨询建设“七阶段”实施方法论

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01
场景设计
目标、消费
从标准化、自动化、智能化出发,梳理运维场景
02
服务设计
流程设计
明确管理责任人,明确场景输入条件,明确配置项更新
03
架构设计
基础模型
CMDB场景模型设计 CMDB配置项梳理
04
CMDB平台建设
平台建设
联动多平台系统,自动发现。软件应用推广,建设动态CMDB
05
运营维护
持续进行数据与模型调整
按运行情况调整CMDB模型,监控与自动化脚本的持续维护
06
服务优化
提升服务体验
用户体验优化 服务性能优化
07
场景消费
消费检测与优化
消费场景统计,消费场景预测,定期分析与场景优化

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