遗留监控系统因其基于静态规则的系统而不足。这时 领域的参与者感数据的平台 以便让 团队实时洞察新出现的问题。 是如何运作的 结合了大数据分析 机器学习和自动化的力量来转变 运营管理。 它通常由三个主要的子系统组成 分析子系统使用 工具收集有关 环境状态的数据。 机器学习子系统应用算法来分析这些数据 并自动生成关于它在未来将如何变化的预测。 自动化子系统使用现有流程 策略和模板来自动执行经常手动执行的任务。这可以通过生成供人类执行的脚本或在无需人工干预的情况下直接执行它们来完成。
使用来自各种来源的大数据 这些数据可以是任何格式 例如 系统日志和指标 实时事件数据 网络状态和流量数据 工单和事件数据 基于知识的数据 从多个来源收集数据后 该解决方案使用机器学习提供强大 格鲁吉亚 WhatsApp 号码列表 的洞察力来 做出决策 并帮助解决潜在问题。它具有如下所示的功能。 降噪 自动将相关警报分组在 起 并创建具有更好上下文的有意义的事件。 根本原因分析 通过更好的依赖关系映射和事件的向下钻取功能加快 。 高级自动化 自动化 使用 等脚本语言自动跨 资产进行配置管理。 异常检测 有助于识别 超出模式的 系统 行为 并在潜在的即将发生的故障造成任何伤害之前检测它们。 的好处 使 团队能够敏捷地响应现代 基础架构的动态特性。这确保了最终用户的最佳数字体验和关键服务的正常运行时间。
的 些核心优势是 减少停机时间 借助 团队可以检测并应对可能导致潜在停机的即将发生的问题。 更高的运营效率 借助 团队可以查明潜在问题并评估其对整体环境的影响。 消除了 任务中的猜测 并提供了详细的补救步骤。 更好的技能管理 提供有效的根本原因分析 可以帮助 更快地解决问题 同时加深他们的技能和理解。 更好的控制 使 团队能够跟踪 系统之间的差异并简化其监控流程 从而减少了手动干预的需要。它还简化了许多操作并提高了整体稳定性。 用例 在现实世界中 帮助 团队管理现代 基础架构中生成的数据的速度并产生可操作的见解。