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AIOps,实现IT运维智能化

充分利用大数据和AI技术,构建智能化运维管控模型,自动识别业务问题,简化运维操作复杂度,持续改善业务健康状况

核心价值

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%

应用场景

以事件为核心的全闭环运维问题处理模型

基于知识图谱技术建立庞大的运维知识库,通过问题事件的关联推荐,把解决方法与经验推送给用户,实现快速解决故障的知识支撑

通过异常检测、动态基线、故障预测、指标预测,自动发现时间序列数据中的异常波动,提高复杂环境的检测能力,有效发 现故障和风险

通过根因分析、关联分析、智能分析,实现对海量监控数据与历史数据的关联分析,利用决策推导与权重分析方法快速定位问题原因

通过告警抑制、统一告警管理,实现告警风暴的有效抑制和告警消息的统一管控,有效减少海量告警对运维人员的干扰,提升问题解决效率

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