颠覆传统

让 IT 运维管理更智能

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颠覆传统 IT 运维工具,跨越现有 IT 边界

全栈 IT 数据接入

业务服务情报中心

深度关联分析看板

KPI 自适应异常检测

全栈 IT 数据接入

平台提供了传统架构及云架构下 IT 系统全栈数据的接入支持。从 IT 基础设施,基础软件,应用,客户端,到业务数据;从指标,事件,日志,拓扑,到工单数据。它通过多种采集方式实现对全量、海量、多样、复杂的 IT 数据的统一接入与管理,帮助运维和业务人员全面了解系统状态。

同时,平台也支持与企业现有 IT 运维管理工具的对接,充分利用和挖掘现有数据和资源。

业务服务情报中心

OneAPM 将多年运维行业经验以数据模型的方式预置在平台之中。通过平台的海量数据实时关联分析能力,快速实现不同维度、不同颗粒度业务服务健康状态的可视化监测。它可以由多个被监测实体、KPI、指标和事件组成。

业务服务可以是一台服务器,一台网络设备,数据库服务,中间件服务,CRM 系统,转账业务,或是运维和业务人员根据监测需求自己配置定义的对象。

深度关联分析看板

平台打破传统 IT 运维管理工具的各自孤立的竖井壁垒,通过预置的数据模型,将多个来自不同维度的 KPI 、指标和事件在一个看板上进行相关性比较分析。并可灵活的根据当前业务服务根因分析的需要,在看板上临时搜索新的 KPI 、指标和事件,为深度关联分析看板增加新的泳道。

这种跨越传统 IT 运维管理工具的数据分析交互方式,将极大的缩短 MTTR 时间,提升故障排查效率。

基于机器学习的 KPI 自适应异常检测

异常检测的准确度是影响 MTTD 的关键因素之一。

平台运用自研的 Smart-AD 算法,将无监督与有监督机器学习相结合,运用历史数据训练出来的分类模型,并结合人工异常点标注,解决了传统异常检测算法选择和参数调整的难题,通过自动化框架进一步提升了异常检测结果的准确度。

智能多维数据分析

平台解决了传统多维分析方式,依托人工经验排查大量维度组合,费时且准确度低的问题。它基于决策树分析模型,从影响问题结果的大量多维度数据中,自动确定影响属性权重。

并在分析过程中提供可视化工具,方便人工介入排除可能的干扰数据,从而得到更准确的分析结果,为决策支持提供数据支撑。

多 KPI 组合智能告警

准确的故障告警将极大地缩短 MTTD。

平台通过内置的 CEP(Complex event processing 复杂事件处理)引擎,将多个业务服务中的 KPI 进行图形化自定义关联,来创建新的报警或重要事件,弥补传统告警模式规则单一的不足,从而可以在故障发生前快速捕获潜在问题,并及时通知相关人员介入处理。

开箱即用的数据模型(Data module)

数据模型是实现自动业务服务洞察的基础。它是由一系列的指标,实体,接口和依赖关系构建而成,实现业务与不同维度 IT 数据的有机关联。

OneAPM 将多年的行业运维经验凝练成 平台上开箱即用的数据模型,帮助 IT 运维和业务人员快速将数据转化成业务洞察,缩短进行数据关联分析时间。

可灵活配置的场景化视图

平台提供了全新的可拖拽式 IT 及业务场景化视图画板,以满足不同人员在不同场景下,实时动态查看不同IT或业务视图的需要。

通过画板中多种预置插件,运维及业务人员可以快速定制大屏或门户页面,灵活的将所有关注的 IT 和业务数据在同一个视图中以不同场景风格进行展示,并能对异常指标进行联动下钻分析。

智能多维数据分析

多 KPI 组合智能告警

开箱即用的数据模型

可灵活配置的场景化视图

All Data, One Platform, More Intelligence

OneAPM Intelligence Insight 是蓝海讯通面向企业级 IT 运维管理现状,将多年领先的 ITOM 产品研发和实施经验与人工智能技术相结合,服务于 IT 和业务部门的全新智能运维管理平台。

我却认为 AIOps 是一场颠覆传统运维的盛筵。它更像是一只运维领域里面的灰犀牛,从远方奔腾而来,开始所有运维厂商都不觉得威胁很大,但是当它冲到近前,才发现势不可挡。

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