基于 AI 技術，傳統的 IT 運維開始走向智能時代，
常規的用戶系統運維及管理流程不斷簡化，業務管理、系統監控、故障處理等動作更加高效。
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去規化
運維系統具備“自主意識”，可通過海量數據持續完成訓練并更新運維規則，能更好地應對系統越來越高的復雜性。
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高效故障處置
智能運維能更高效地消除突發事件“噪聲”，提供比自動化運維或人工操作更快速、準確的排障解決方案。
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預測性管理
智能運維系統可提供預測性警報，提醒技術團隊驗證并解決潛在故障，預防突發性事件。
業務性能管理監控
通過對數據流進行實時解碼、分析，可快速、準確的定位到業務系統的故障，提供精準的告警及故障原因分析，幫助企業提升業務連續性，并且可以為企業提供定界定責的能力。
- 定界定責
- 矩陣式監控
- 主動式運維
- 實時業務監控
- 單筆業務跟蹤
定界定責
因為存在以“設備”為導向的監控模式，在過去一旦發生業務故障運維人員都是從設備視角來查看運行狀態信息，不僅費時費力而且各類信息標準不統一，容易造成互相扯皮和處理時間冗長，降低了運維的敏捷性；通過在管理邊界的數據采集和分析，能夠清晰了解運維范圍內業務運行的情況，分清責任區間和責任對象，并且以真實數據為驗證手段，起到有理有據的鑒責目的。
矩陣式監控
從過去以“設備”為導向的監控模式轉變為以“服務質量”為抓手的監控模式，覆蓋端到端業務的全路徑，不留死角和盲點；如果把數據當作交付的商品，能夠有效感知數據從生成->處理->回饋的真實交付質量，以業務訪問量、業務處理時間、響應率、成功率、返回碼五大指標來評估業務數據的交付質量。
主動式運維
傳統的運維方式，以告警來提醒運維人員出現異常情況，但是由于準確率過低告警無法發揮有效作用；基于業務數據交付質量的評估數據，結合五大經典場景能夠有效提高告警的準確率，讓告警成為觸發運維方法論的關鍵一步，組合矩陣式監控的信息，打通主動式運維的任督二脈。
實時業務監控
對于實效性要求高的業務系統，能夠動態提供分鐘級可視化的多維度性能評估結果，包括：24小時內每分鐘的業務訪問量的分布曲線，每筆業務的平均處理時間，按不同渠道區分的業務訪問質量，按不同功能模塊區分的業務訪問質量，以關鍵字段維度來自定義統計項目。
單筆業務跟蹤
業務分析從宏觀到微觀，體現于任意一筆業務訪問的跟蹤分析能力，通過關鍵字段定位到任意一筆業務詳情，解析分析該筆業務的處理流程和調用環節，以顯微鏡式的分析粒度發現問題根源，達到交易級監控的目的。
云原生可觀測管理平臺
面對應用越來越多復雜的云架構，云網內的云網黑盒，效率低下，數據缺失等問題越發突出
而云原生可觀測管理平臺真正做到
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云網可視化
云網可觀測、云原生應用可觀測，全鏈路、全自動路徑拓撲，RED應用性能黃金指標，調用鏈追蹤。
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故障定位
快速定位故障發生的環節、分析定位業務變慢的原因、區分責任邊界，定責定界，提高排障效率。
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流量分發
通過云網流量分發，將云網流量發給已經建設的安全審計工具、性能分析工具，提高IT建設投入產出比。
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數據輸出
可將云端可觀測性數據輸出運維大數據平臺、智能運維平臺等多種數據平臺，進一步挖掘數據價值
去規化運維系統具備“自主意識”，可通過海量數據持續完成訓練并更新運維規則，能更好地應對系統越來越高的復雜性。
高效故障處置智能運維能更高效地消除突發事件“噪聲”，提供比自動化運維或人工操作更快速、準確的排障解決方案。
預測性管理智能運維系統可提供預測性警報，提醒技術團隊驗證并解決潛在故障，預防突發性事件。
