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企业运维新挑战
环境复杂,软硬件设备的厂商各异、类型繁多
日志数据分散、海量,难以集中管理
监控迟缓,运维被动响应
监控维度粗犷,难以实现精细化数据分析
平台性能弱,难以灵活实现跨部门协作、响应
故障排查方式落后,缺乏故障检测、预警能力
凯发k8旗舰厅ag的解决方案
基础设施监控
可对各类基础设施的数据采集、存储及分析等,实现实时监控、展示系统健康度,自动例行巡检,减少人工操作并降低人为操作风险,提高工作效率。
业务及it健康度监控
日志易将机器学习能力应用于业务分析,在无需人工干预的情况下实现跨系统的交易路径拓扑图,依据业务在各节点请求响应的耗时、成功率分析,提前发现业务异常及健康度分析。
应用监控
应用程序的日志数据记录了大量应用性能数据及终端用户行为信息,通过日志易可实现应用程序运行性能或安全性分析,用户交互状态、成功率、耗时及偏好分析等。
异常故障检测
针对交易状态的判定难点,日志易可基于海量日志数据形成历史基线,通过htm算法、集群kpi核心模式异常检测等实现kpi智能异常检测、异常自动检测,发现异常及故障点,高效、可信赖。
智能告警
通过智能告警归并、logreduce数据概要归并、kpi相关度计算等,实现大量、重复的告警事件智能应对,辅助it人员聚焦问题根源,更好专注于业务可持续性。
智能告警
通过智能告警归并、logreduce数据概要归并、kpi相关度计算等,实现大量、重复的告警事件智能应对,辅助it人员聚焦问题根源,更好专注于业务可持续性。
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环境复杂,软硬件设备的厂商各异、类型繁多
日志数据分散、海量,难以集中管理
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平台性能弱,难以灵活实现跨部门协作、响应
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基础设施监控
可对各类基础设施的数据采集、存储及分析等,实现实时监控、展示系统健康度,自动例行巡检,减少人工操作并降低人为操作风险,提高工作效率。
业务及it健康度监控
日志易将机器学习能力应用于业务分析,在无需人工干预的情况下实现跨系统的交易路径拓扑图,依据业务在各节点请求响应的耗时、成功率分析,提前发现业务异常及健康度分析。
应用监控
应用程序的日志数据记录了大量应用性能数据及终端用户行为信息,通过日志易可实现应用程序运行性能或安全性分析,用户交互状态、成功率、耗时及偏好分析等。
异常故障检测
针对交易状态的判定难点,日志易可基于海量日志数据形成历史基线,通过htm算法、集群kpi核心模式异常检测等实现kpi智能异常检测、异常自动检测,发现异常及故障点,高效、可信赖。
智能告警
通过智能告警归并、logreduce数据概要归并、kpi相关度计算等,实现大量、重复的告警事件智能应对,辅助it人员聚焦问题根源,更好专注于业务可持续性。
智能告警
通过智能告警归并、logreduce数据概要归并、kpi相关度计算等,实现大量、重复的告警事件智能应对,辅助it人员聚焦问题根源,更好专注于业务可持续性。
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