场景化解决方案
Scenario-based Solutions

需求痛点

随着业务规模持续增长,IT复杂度逐渐提高,运维数据量越来越大,无法仅靠人工经验从海量监控数据中发现异常问题和征兆。而故障发生后,依靠工程师技术能力和业务经验进行问题排查,无法快速准确定位根源故障,可能会造成不必要的业务损失和人力资源的极大消耗。

解决方案

依托高性能运维大数据处理和工程化机器学习、深度学习算法,智能业务运维解决方案可实现IT问题的智能化发现与处理,通过异常检测、动态基线、故障预测、指标预测等手段自动发现时间序列数据中的异常波动;利用根因分析、关联分析、智能分析,实现对海量监控数据与历史数据的关联分析,快速定位问题原因;建立运维知识库,通过问题事件的关联推荐,把解决方法与经验推送给用户,实现快速解决故障的知识支撑。
IT问题发现与处理场景图

架构图

IT问题发现与处理架构图

方案优势

此解决方案能够开箱即用,对反映业务健康状态的核心指标进行检测,提前发现异常波动进行预警提示,并实时给出根因分析结论,帮助运维人员快速处置故障;根据数据特点及时适应数据变化,避免误告警;紧密结合业务需求,规避告警风暴,准确定位业务异常。

方案示例

IT问题发现与处理方案示例

方案价值

  • ☆ 故障排查时减少90%的数据收集时间;
  • ☆ 数据容量预测准确率可达99.5%,提供资源利用率并对容量风险进行预警;
  • ☆ 比常规手动日志检索多发现90%的异常日志;
  • ☆ 提供10~20分钟的黄金预警窗口,主动预警系统潜在故障;
  • ☆ 故障根因定位由原来人工定位平均8小时左右,缩短至30分钟。
  • 只需30秒立即获得智能业务运维专家服务

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