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勤智ITBA运维大数据分析系统是一套可跨平台整合和分析多种业务运维数据的通用性大数据平台。通过对运维过程中每分每秒产生的亿万条海量数据挖掘,它可以获取更多有价值的运维关联信息,从而帮助企事业单位用户找到问题根源和优化改进的关键点。

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运维大数据分析平台架构


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运维大数据应用方案


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1、IT基础设施多维度健康评估

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智能健康评估对象

2、智能分析挖掘-相关性挖掘

相关性挖掘:

基于运维健康评估结果,深层次挖掘引起问题发生的设备及指标之间的内部潜在关系,寻找问题根源及解决方案,以防止故障再次发生。

  • 指标故障关联性分析(同时发生概率)

  • 指标运行相关性分析(运行趋势正负相关性)

  • 故障根源分析、故障影响分析

周期性挖掘:

  • 基于相关性分析结果,深层次排查引起问题相关性指标的潜在发生规律,预测未来可能出现的问题时间范围及解决建议,以便提前做好预防措施。如,寻找指标高峰区间、故障发生频率的等差数列。


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相关性周期性挖掘


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业务系统健康分析


3、智能学习处理-自动学习及处理

TTBA运维大数据的价值

  • 作为统一运维监控的工具,采集各家数据,将非标准数据变为标准数据。

  • 提炼系统运行过程中产生的数据,进行数据检索和日志分析。

  • 对数据深度挖掘和智能分析,从海量离散的数据中提取和分析各类用户关注的指标和内容。


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产品优势.jpg

  • Hadoop+Spark大数据分布式架构,支持T级以上数据存储计算

  • 运维数据上下文搜索,排查定位问题发生的前因后果

  • 跨数据故障关联分析,提升对故障精确判断能力

  • 运行周期性规律预测,摆脱传统“救火式”运维模式

  • 动态预警基线自学习,减少繁琐的人工阈值设定

  • 海量应用日志监测,彻底消除运维排查的“盲点”

  • 自动化建立健康标准,及时发现“亚健康”设备