嘉为蓝鲸智能运维解决方案 嘉为蓝鲸智能运维解决方案

嘉为蓝鲸智能运维解决方案

嘉为蓝鲸智能运维( AIOps)解决方案,通过强大的数据治理和数据挖掘平台,进行样本管理、特征提取、算法调参、模型训练、模型发布,以场景式向导方式,低门槛构建运维人员可用的智能场景,实现异常检测、指标预测、关联分析、健康画像、故障根因分析等场景,从而提升业务可靠性、降低运营成本、沉淀决策经验。

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嘉为蓝鲸智能运维解决方案

当前,企业IT运营遇到难以解决的困难

您在利用IT技术帮助企业快速增长业绩,持续提升客户满意度的过程中,是否遇到以下挑战?

AIOps 建设缺乏方法体系 AIOps 建设缺乏方法体系

AIOps 建设缺乏方法体系

AIOps 的场景如何持续扩展、所需要的数据如何治理、AI 决策后如何驱动自动化执行、组织如何建设等相关的问题都涉及到如何体系化推荐 AIOps

AIOps 建设缺乏方法体系
无法感知系统整体运行健康度 无法感知系统整体运行健康度

无法感知系统整体运行健康度

从业务系统的角度来看,业务的健康性需要从多个维度来进行衡量和抽象,传统模式缺少健康度衡量指标和无系统健康全貌,通过机器学习算法,进行多个指标异常检测和关联分析,生成系统健康画像全貌,并下钻各模块运行情况

无法感知系统整体运行健康度
容量无法有效管理和预测 容量无法有效管理和预测

容量无法有效管理和预测

传统容量管理基于当前的业务和资源运行情况进行容量分析和扩缩容,而面对容量敏感型业务和精益化容量管理需求,需要通过机器学习算法,从历史容量数据找出规律生成模型,预测容量,从而实现智能化扩缩容和容量成本规划

容量无法有效管理和预测
无法快速获取业务异常 无法快速获取业务异常

无法快速获取业务异常

传统监控基本基于静态阈值进行告警检测,在海量监控指标或快速预警的需求背景下,需要通过机器学习算法,实现动态阈值,和从业务维度抽象指标进行异常检测,从而实现反馈业务真实异常的检测和关联分析

无法快速获取业务异常

嘉为蓝鲸智能运维解决方案

基于腾讯蓝鲸 PaaS 体系,实现 AIOps 智能化运维,通过强大的数据管理与治理能力、场景化模型构建向导、算法“组件”化、与数据开发融合等能力,实现各个智能化运维场景。同时我们主张体系化建设 AIOps:数据逐步建设和治理、学件逐步深入和全面、场景逐步扩展和联动、组织逐步培养和赋能。

应用运维自动化解决方案
应用运维自动化解决方案

方案优势

为企业量身打造的IT运维运营解决方案,帮助团队解决IT运维过程中的管理问题,提升运维效能

样本集管理

与场景化建模对应的样本集管理,帮助用户实现
模型构建-发布-应用的完整闭环

样本集管理

低门槛的AIOps工具

面向常见的AIOps场景,内置流程化建模工具
实现建模和算法的低门槛

低门槛的AIOps工具

嘉为蓝鲸智能运维解决方案

样本集可视化

通过样本集管理可实现样本数据构建,并进行标注
还可以将人工修改、反馈后的模型检测结果
转换为人工标注,并通过可视化展示出来

样本集可视化

基于一体化运维体系建设AIOps

基于蓝鲸PaaS平台,实现体系化AIOps落地,包括数据治理能力,
决策执行能力以及ITOM各个模块联动的能力,同时降低组织门槛
实现AIOps的场景全面落地

基于一体化运维体系建设AIOps

场景化机器学习节点

通过提供“流程化建模”的方式,为用户提供了门槛较低的建模工具
让运维人员无需深入学习机器学习底层技术,发布以及
应用从而胜任数据挖掘分析的工作

场景化机器学习节点

我们为客户带来积极影响

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