首頁-方案 - 智能運維

挑戰
系統壓力大:
平均日交易量可達3000筆+;每分鐘系統性能指標數據達到GB級;運維數據只能保留月度數據甚至1~2周數據量。
 
運維協作少:
運維條線僵硬,整合分析困難,出現運維死角;運維數據缺乏統一管理,造成根因甄別排錯困難;業務部門與運維部門協調困難,難以實現敏捷開發,部署,上線快速業務創新。
 
數據利用低:
大量的網絡流量與事務處理、日志文件、報警與事件、性能指標數據沒有有效利用;被動式IT運維方式,很少做到主動式/預測式IT運維,實現整體運維監控趨勢把握。
 
價值

 
軟件著作權

通過統計學理論/數學算法對歷史數據進行分析;按照不同日期特性,如:工作日/休息日/特殊運維日,進行單KPI預測;按照不同的時段特性,如:交易高峰時段/交易平峰時段,進行單KPI上下限預測;根據預測結果,結合實際值,制定不同的告警規則。

通過統計學理論,挖掘指標間的關聯關系;通過統計學理論/數學算法對具有關聯關系的KPI進行數據分析,找到各KPI之間的標準誤差;通過算法計算各關聯指標之間的標準誤差,當標準誤差超過算法范圍后進行預警。

根據各KPI的影響度提出故障解決的推薦意見;當多個KPI之間的關系被打破,即發生異常時,通過對大量數據的挖掘和學習,在第一時間找到異常發生的原因。
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