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智能运维支撑系统

产品概述

      信息化系统作为企业业务支撑平台的作用日益突显,信息化应用的运行质量从某种意义上直接决定了企业的业务质量,尤其是大型企业数据中心的建设,带来了企业关键业务和应用的集中部署,使得企业信息网络和应用的结构日渐复杂,指向信息系统的业务操作频次也不断攀升,从而企业信息化系统很容易出现错误或性能低下等问题。现在通常采取的运维模式只能实现“头痛医头、脚痛医脚”的被动式救火,而且由于软硬件环境的高度复杂性,追踪问题并彻底解决的难度极大。
      智能运维支撑系统针对复杂IT环境中业务系统的运维管理,遵循高可靠、可视化、智能化的原则,在不影响业务系统运行的同时,对信息系统全量运行数据进行统一采集和分析,从而实现对业务和流量进行监控管理和风险防范。

产品特点及优势

      智能运维支撑系统通过对全量运行数据的统一采集和分析,主要通过旁路部署的方式抓取网络传输原始数据,实现会话层/应用层数据分析。所有分析数据输出均为实时在线输出,无需离线下载手动分析,针对IT运维管理需求和运维排障的难点,同时根据事件发生的三个时间段,设计了功能完备的解决方案,做到事前、事中、事后成为一个闭环的管理方式,提升运维工作的效率和核心价值。事前及时发现隐患主动触发告警,事中进行故障的快速定位及时排错,事后保留原始数据用于后期详细深入分析(避免采取重启等极端手段后引起的分析数据丢失),形成环环相扣的整体解决方案。
  • 全面管理,深度可能化:实现端到端的业务性能监控,包括链路状态、用户真实体验、业务性能、服务能力、应用组件和基础架构的性能管理,实现全面统一的监控,避免监控盲点。
  • 面向交易:主动对业务应用的交易流量进行实时监控和分析,实现对标准和自定义业务交易的全面分析。
  • 运行状态全息探测: 对业务系统的运行状态实现从整体到局部、从宏观到微观的全面掌控。
  • 基于大数据的风险智能预警模型:通过科学的风险预警模型及技术,在对海量运行数据机器学习的基础上自动归纳系统运行规律,根据系统性能劣化趋势主动提前预警,为运维人员分析问题及制定处置方案的决策提供支持,避免非计划停运。
  • 快速精确定位故障根源、多维度指标关联分析:针对IT系统的跨地域、跨应用、跨设备等情况,具备对故障根源由整体到局部的快速精确定位能力。同时打破传统“竖井式”监控系统之间的壁垒,由大数据平台将所有运维信息进行关联对比分析,以业务为单位,统一整合该业务各个层面指标信息,做到立体化交叉分析,加速故障定位和分析。
  • 专家经验库智能分享:通过将故障现象、处置手段和结果记录下来形成专家经验库,当运维新手遇到类似问题时,系统会自动推送可能的处置建议。
  • 基于全量数据的大数据平台:为IT运维量身打造基于全量数据的大数据平台,使得与企业IT架构相关的海量运维数据能够集中于统一平台,进行综合分析、统一管理。
  • 基于硬件的数据捕获,运营商级的超高性能:在网络流量捕获和解码处理方面,采用了基于硬件技术的集中采集分布式解码技术,具备单台设备最高10Gbps网络流量的实时处理能力。数据捕获探针对采集流量的流程进行优化和预处理,具备全线速数据处理能力。
  • 分布式存储、计算集群:流量数据包的解析和计算分析均采用分布式集群的部署架构,具有可扩展的计算和存储能力,使数据包的保存和查询更加灵活方便,系统扩展及设备替换可以便捷的横向调整而不影响平台整体运行。平台采用通用的X86 PC服务器构建集群,可根据存储和计算资源的需求随时扩展,有效应对业务量的增长。
  • 强大的集成及扩展能力:开放式架构,具有良好的对外数据交换能力,便于与现有的运维系统整合,将第三方的监控系统的监控数据导入大数据平台进行关联分析,如安全监控、系统和应用日志等信息。同时,大数据平台的存储的数据还可便捷的发送有数据需求的第三方。产品本身是建立在通用的大数据分析基础上,支持进行商业性大数据挖掘的功能,后续可以根据具体的需求进行功能扩展。

应用领域

      智能运维支撑系统目前已经应用于电信、金融、电力、媒体及政府等诸多行业,目前的典型客户包括国家电网、中国网络电视台(CNTV)、北京联通等大中型企业级客户。
      案例:某省电力公司信息通信运行数据自主采集及数据智能分析科技项目,通过部署ag亚游集团智能运维支撑系统,实现全量运行数据的自主采集,通过运行数据的关联分析、状态评估、趋势预测及风险评估等技术,实现信息通信风险态势全面感知、运维数据全面分析、运维风险实时预警,达到在故障发生前解决问题的主动运维效果,提升信息通信故障监测和风险预警能力。基于大数据技术,实现对全量运维数据的全面分析挖掘和实时运维数据的流处理,实现运维故障的快速根源定位,实现对信息通信运维体系的健康度评估,通过可视化方式实现智能化运行辅助决策,进一步降低信息通信运维人员日常工作负担,提升运维工作的数据分析水平和智能辅助决策水平。
 
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