一、运维从风险管理开始
提高风险识别场景是保障运维安全,提升运维效率的关键。事中响应不如事前预警,运维价值最大化是将风险扼杀在摇篮中。
提高风险预警依赖于常态化的运行风险识别机制,通过全栈监控系统,AI趋势性预测,快速发现及时响应,建立数字化的风险预防机制。
全面、敏捷的监控系统
资产统一纳入监控系统,对每个资源节点的状态、性能进行实时监控。监控不漏报、少误报、高响应,从风险角度重点关注,即时发现风险,包括众多风险监测。高效应对规模庞大的基础设施,网络设备、服务器、存储、应用等。
可视化展示实时状态
监控系统健康度,通过系统视图展示各个资产运行的状态,业务拓扑图、告警列表趋势等。告警管理上,模拟客户行为,先于客户发现风险,从风险角度重点关注业务层面的风险发现。帮助工程师快速对故障进行诊断,提前感知风险,防患于未然。
AI趋势性预测,精准布防
实现精准告警、异常检测、根因定位和容量分析等场景。实现故障快速响应:能发现问题,也能提供解决方案。
根据历史数据,计算指标会超出每个阈值的次数,来预测设定条件下告警数量。用户根据趋势算法,可以提前预防,既能在业务高峰期减少信息发送进行降噪,同时在业务低谷期可以全部发送防止遗漏高效解决异常问题,提高系统的稳定性。
二、如何提高告警管理水平
当服务器或应用发生故障时告警信息内容非常多,定义告警的主次,智能降噪,降低噪音干扰,在提高告警管理效率方面有更高的价值。
告警主次优先级设置
根据业务调整算法推荐的阈值,将告警分为p1-p5级5个不同级别的告警,用户根据触发告警时显示的告警级别,提高响应决策并合理分派资源。
智能降噪,提高告警准确率
利用人工智能和机器学习算法,自动识别和过滤不必要的告警,通过分析历史数据,学习系统行为和模式,自动识别和过滤掉不重要的告警,保留真正重要和有价值的告警,从而减少运维团队负担,降低内耗。
专家协同在线管理
提供7*24在线值守,配备moc专家和二线专家团队,提高事件的响应及处理效率,大大降低人力成本和专家技术成本。
自动巡检
代替人力巡检,主动、快速地对IT运行风险的发现与评估,最大可能地发现存在隐患,同时有针对性地提出预警及解决建议,最大限度降低系统运行风险。