AIOps = ITOM V4.0

  1. 统一

    需要打破数据孤岛,提供从 应用到底层的统一覆盖能力。

  2. 完整

    需要在 每一个监控覆盖层都采集到有助于问题快速定位和解决的大数据。

  3. 闭环

    除了负责异常通告,还需要负责异常定位,异常自愈。

  4. 智能

    除了被动式的防御,还能利用AI技术实 现异常的提前预测。

AIOps的建设步骤

基于大 数据和机器学习的AIOps智能运维

新监控将成为新ITOM的核心

  1. 自主可控

    全程自主可控: 启用开源架构(例如:Zabbix),从而能 够改进封闭系统的缺点,实现业 务弹性伸缩监控需求快速满足。

  2. 统一管理

    数据全程统一管理:统一采集 (All in one Agent ) 统一存储 (All in one Server ) 、统一展现 (All in one Portal ) 从而能 够杜绝数据孤岛,提高运 维尤其是异常处理的效率。

  3. 分析引擎

    建设数据分析引擎:重视 Server 的建设,在其中封装知识库和算法从而能 够改进封闭系统的缺点,实现业 务弹性伸缩监控需求的快速满足。

  4. 高性能

    新监控 将带来数据量的几千倍变化,(监控对象*几十倍)*(采集粒度*几百倍)Agent+Server的性能保障。从而能 够在享受新监收益的同时,不带来 高风险和高代价。

LinkedMonitor统一智能监控

混合IT时代最 智能的统一监控平台,纵横打通IT基础架构,基于大 数据进行故障预测
为您提升运维效率,降低整体TCO

  1. 基础版

    支持从 底层硬件到上层应用的全覆盖监控,完成数据采集,满足运维的基本需求。

  2. 高级版

    在全面 监控的基础上定向解决运维痛点,如硬盘故障自动修复、业务链 路应用及网络监控等。

  3. 智能版

    基于大 量全面的监控数据,通过大 数据和机器学习技术,实现如根因定位、智能预 测等的智能化运维手段。

LinkedLog智能日志分析

结合人 工智能和大数据技术,从日志 等机器数据中进行快速故障定位、可视化分析、智能告警和知识挖掘。

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