技术驱动 赋能行业 成就效率

优化系统性能 交付用户价值

需求痛点

  • 误报多

    • 使用固定阈值带来大量的误报
    • 夜晚错误报警多
    • 节假日错误报警多

  • 告警晚

    从故障发生到告警通知周期过长,导致由客户报障而不是监控系统提前发现

  • 漏报多

    缺乏对未知故障进行检测的手段和方法

  • 定位慢

    出现故障后,无法迅速找到故障点,延误系统恢复时间

  • 成本高

    • 海量指标参数配置耗时耗力
    • 人工优化阈值不准确

  • 定位难

    不同运维团队完全凭经验判定自己专业领域的故障,无法就故障根因达成统一意见

解决方案

必示智能运维解决方案以数据汇集与标准化治理为基础,自动化服务、数据服务、算法服务组成的运维中台为支撑,千人千面的自主化场景设计为核心,与运维流程的一体化融合为导向,打造智能运维体系。通过智能运维提高故障检测的准确性、实时性及覆盖范围;缩短故障排查时间,保证服务连续性和稳定性;能够及早甚至于提前发现和规避风险,提前处置和规划。通过不断的实践、认知、迭代,从而稳步迈向智能化运维时代。

解决方案架构图

方案价值

真正有效的智能运维方案不是一蹴而就的,也不可能是普世通用的,需要真正深入行业、融入业务,匹配和适应不同行业的IT系统特征, 才能真正产生效果和创造价值。

• 能自研算法结合客户业务特点,打造高价值用户场景。
• 日志层面和指标层面实时异常检测,全方位故障预警。
• 实现系统层与基础层,系统与系统之间的横纵贯通故障定位,有效降低MTTR。
• TB级大数据能力,实时处理指标和日志数据。

业务场景
自动化建模及预测

自动化建模及预测

通过长期的数据积累、无监督的模型训练,必示产品为客户提供多周期的数据模型,可以为基础设施扩容、潜在故障分析、业务压力测试提供有效支撑。

应用故障预警

应用故障预警

传统监控一般采用自定义阈值,靠专家经验不断地调整阈值,达到想要监控效果。必示异常检测产品能够自动学习数据规律,采用自动态基线的算法,提前判断故障的趋势,从而帮助管理员提前发现问题。

日志异常检测

日志异常检测

智能提取日志规律并形成模板,若采集的日志数据与规律不相符即判断为异常日志,触发告警。

基于机器学习的异常洞察

基于机器学习的异常洞察

监控指标经常会因为“特殊日”(如双11、营销活动等)影响而产生较大波动,进而给运维人员对监控阈值的设定造成困惑。必示基于机器学习的动态“阈值”,能够更好地学习现网的实际情况,既有效压制告警又可避免漏报,为异常的发现提供了更客观的手段。

快速准确故障定位

快速准确故障定位

当某业务系统出现成功率低、响应时间慢等交易异常,却无法判断异常来源时,通过必示异常定位产品的多维算法,可在众多数据中自动找到问题发生的原因,帮助管理员快速定位故障。

基于调用关系的故障根因分析

基于调用关系的故障根因分析

某业务系统成功率下降,调用该系统的业务也会受到相应影响,同时系统成功率下降可能也是由于其调用了其他异常系统导致的,通过调用链根源系统定位产品快速通过系统之间调用关系发现导致异常的根源系统,辅助管理员在告警风暴中准确定位到故障根因

技术故障多维定位

技术故障多维定位

当业务的交易量发生异常突增并产生告警后,可对告警系统报文的源/目的地址、目标系统名称、主机、交易号/服务名称、返回码等各维度的交易量、成功率、响应率、响应时间等指标进行异常分析,一分钟内从数万种数据集中快速定位出异常的维度组合,帮助管理员直接定位故障原因或为进一步排障提供思路。

业务异常多维定位

业务异常多维定位

当业务的交易量发生异常突增并产生告警后,对异常交易的来源系统、合作渠道、具体商户、交易内容等进行分析,为相关系统管理员及业务管理员对业务异常的发生时间、方式管理提供参考和依据。

智能扩/缩容预警

智能扩/缩容预警

根据业务系统一段时间的工作负载情况的统计,分析趋势,并预测未来容量的变化和容量瓶颈,以此作为系统扩容和升级的依据,提前满足业务发展需求。另一方面,智能识别指标发展趋势,可同时判断在该趋势下,特定时间后是否会产生问题,并提前预警。

按需私有化交付

按需私有化交付

必示AIOps产品为客户提供了丰富的接口,全面提供服务化能力。客户可以根据自身实际情况,补充自身缺失的能力,无需调整原有的企业IT架构。

落地行业
银行业 银行业 银行业
证券业 证券业证券业
保险业 保险业保险业
运营商 运营商运营商
制造业 制造业制造业
能源业 能源业能源业
国家机关 国家机关国家机关

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