运筹“维”幄

AIOps让运维管理更主动、更智能

智能运维数字业务新引擎

AIOps
通过整合大数据和机器学习能力,分析数字化转型过程中数据量(Volume)、种类(Variety)和速度(Velocity)三个维度不断增长的IT数据,帮助企业快速洞察人力难以企及的故障和问题,准确预测风险,化被动为主动运维。

实施策略

Strategy

AI赋能IT管理全生命周期

Empowerment

关键技术

TECHNOLOGY
数据汇聚、存储与建模
多模式统一采集质量标准;
兼容多种容器/非容器化运行环境;
一致的维度关联属性;
可权衡、可调节的数据传送机制;
可靠的熔断和止损机制;
易于部署和维护、统一的配置管理。
数据采集与传输
大数据业务专家/架构师;
为汇聚与存储层设计的能力项;
满足“数据湖”的诸多特征;
避免数据泥沼的质量检查和跟踪;
便捷易用的自助分析建模工具;
数据可进行权限分级和管控;
便捷的开发和实施友好性。
算法体系建设
交互式建模:进行模型的开发调试;
算法库:按照用途归类的算法库;
样本库:管理样本数据,供建模时使用;
数据准备:可对数据进行相关的预处理操作;
可扩展底层框架:支持和兼容多种算法框架引擎;
场景模型:针对特定场景沉淀的通用解决方案。
算法和数据的工程融合
提高挖掘结果质量的数据预处理;
根据数据特征匹配算法的算法工程集成;
高效的数据同步、可插拔的服务;
高精度与高速度的模型应用。
专业的运维数据库
多数据源、海量数据的快速接入能力;
简易、高性能的数据清洗转换能力;
关键字识别、模式识别的标记能力;
对敏感数据进行脱敏或加密处理能力;
数据质量检验和归一化处置的能力;
自动、自主的分布式集群伸缩能力。

应用场景

SCENARIOS
云智慧智能运维AIOps 云智慧智能运维AIOps

用户价值

VALUE
精准智能告警
错报率低于2.8%
告警抑制率达到90%
智能异常检测
单/多指标准确率达到90%
根因分析准确率达到95%
智能趋势预测
准确率超过80%
故障率降低30%
智能化故障处理
平均故障接手时间缩短80%
平均故障修复时间缩短65%

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