운영 및 유지관리 시스템 구축에 관해 좋은 제안이 있으신가요?

기업 디지털 혁신의 중요한 수단인 IT 운영 및 유지 관리의 효율성은 비즈니스의 정상적인 운영에 직접적인 영향을 미칩니다. 전통적인 운영 및 유지 관리에서 지능적인 운영 및 유지 관리로의 전환은 실제로 다음과 같은 과정입니다. 디지털 운영 및 유지 관리. 지능형 운영 및 유지 관리를 구축하는 과정에서 플랫폼을 먼저 둘지, 시나리오를 먼저 둘지는 많은 기업 사용자에게 항상 어려운 문제였습니다. 사용자가 자신의 데이터에 대해 매우 명확하게 이해하고 데이터 사일로를 깨고 통합 운영 및 유지 관리 데이터 플랫폼을 구축하려는 경우 사용자가 기본 플랫폼에 필요한 기능을 명확하게 알고 이를 희망한다면 플랫폼 구축에 우선순위를 둘 수 있습니다. 현장 구축에 직접적인 비즈니스 가치를 부여할 수 있습니다.

예를 들어, 도시 상업 은행의 경우 가장 큰 문제는 모니터링 효율성이 낮고 허위 경보 및 누락이 많다는 점일 수 있습니다. 중앙 집중식 경보부터 시작하여 알고리즘을 사용하여 중복을 제거하고 소음을 줄일 수 있습니다. 관련 알람을 확인하세요. 해당 기간의 유효한 알람 시나리오가 선택되어 비즈니스 문제에 가장 영향을 미칠 가능성이 있는 알람을 필터링합니다. 경보 처리 효율성을 높인 후, 경보 원인을 분석하고 이를 지능형 이상 감지로 대체함으로써 모니터링 지표의 부정확한 정적 임계값 설정 문제를 더욱 해결할 수 있어 모니터링 효율성이 근본적으로 향상됩니다. 시나리오 기반 방식으로 지능형 운영 및 유지 관리를 도입하는 방법입니다.

사용자의 실제 운영 및 유지보수 상황에 따라 지능적인 운영 및 유지보수 구축을 동시에, 단계별로 수행할 수 있다. 과거 경험을 바탕으로 Qingchuang은 3가지 원칙과 6단계 모범 사례 계획을 요약했습니다. 먼저 중앙 집중식 모니터링 지능형 변환, 지표 모니터링 지능형 변환 및 로그 이상 탐지를 통해 실시간 데이터를 개선할 수 있습니다. 모니터링 방법)을 수행하고 지능형 오류 해결(근본 원인 분석 및 위치 지정), 지능형 지식 관리(지식 그래프) 및 오류 자가 치유를 통해 사후 데이터 분석 및 처리 기능을 향상시킵니다.

일부 회사의 경우 지능적인 운영 및 유지 관리를 고려할 만큼 성숙하지 못하다고요?

운영 및 유지 관리 성숙도가 높은 기업은 데이터 처리 기능의 차원에 따라 통합 계획 및 계층적 구현을 ​​구현할 수 있으므로 운영 및 유지 관리 데이터의 로컬 중앙 집중화에서 도메인 간 중앙 집중화로 달성할 수 있습니다. 빅데이터 플랫폼은 데이터 거버넌스 강화, 데이터 품질 최적화, 알고리즘 기반 통계 분석 및 스트리밍 실시간 처리로 전환하여 다양한 지능형 운영 및 유지 관리 시나리오를 구축하고 지능형 구축을 실현합니다. 계층별 운영 및 유지 관리 기능.

그러나 이 방법은 아직 성숙되지 않은 기업의 경우에는 실제 운영 및 유지 관리 문제를 시급히 해결해야 하며, 지능적인 운영 및 유지 관리는 실무적인 문제를 해결할 수 있어야 합니다. 이번에는 고객의 현재 운영 성숙도를 기반으로 특정 애플리케이션 시나리오를 선택하고 다양한 로드맵에 따라 구축할 수 있는 도구입니다. 이는 지능적인 운영 및 유지 관리 기능입니다. 지능형 운영 및 유지 관리의 본질은 운영 및 유지 관리 데이터의 분석 및 처리 능력을 점차적으로 향상시키는 것입니다.