为复杂IT环境而构建的AIOps
以闭环逻辑集成在ARCANA上的AIOps能力,实现敏捷、自主的 IT 管理和运营自动化
快速洞察
快速发现时序监控数据异常
跨域分析
定位复杂系统的根源问题
经验吸收
将专家经验沉淀并智能化
Di-Matrix提供了从监控,到异常检测告警,
针对压缩后告警进行根因分析的AIOps闭环能力
结合知识图谱指导行动和修复故障的AIOps闭环能力,同时支持专家经验反馈,双重优化经验模型和机器学习,指导更精准的预警,不断缩短MTTR
统一监控
透视全栈的异常检测
集成指标和事件,对实时数据进行智能监控和分析,同时基于最核心指标值与趋势情况进行指标拆解,展示出各指标贡献率排行,以监视整个堆栈。
智能告警
基于动态阈值
对监控产生的告警进行统一管理,同时采用应对复杂场景的AI算法,将周期性纳入考虑范围,通过设置动态阈值的方法对告警去噪、压缩与抑制。
深入到具体动作的
关联
结合各组件海量KPI,挖掘对告警事件造成最大贡献的KPI,通过逻辑因果图分析,定位到最有可能的引发问题的KPI指标或者相关线程,最终关联到具体的操作事件(例如变更,用户行为变化等)。
双向行动
持续缩短MTTR
分析引擎结合根因历史库及根因模式库推荐Probable Root Cause。用户可以据此进行准确修复,也支持专家经验反馈校正,持续优化机器学习和算法。
未来预警
优化资源和性能
针对实际运营过程中的典型场景,结合专家经验与机器学习算法,识别模式匹配度及辨别异常,提前预测发现设备过度劳累或使用不足,以确保最佳的工作负载。
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我们始终重视AIOps技术在业务中的落地性和可用性。在AIOps技术与行业know how的深度结合上 ,我们已经做了相当充足的准备与实践
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