您在利用it技术帮助企业快速增长业绩,持续提升客户满意度的过程中,是否遇到以下挑战?
aiops 的场景如何持续扩展、所需要的数据如何治理、ai 决策后如何驱动自动化执行、组织如何建设等相关的问题都涉及到如何体系化推荐 aiops
从业务系统的角度来看,业务的健康性需要从多个维度来进行衡量和抽象,传统模式缺少健康度衡量指标和无系统健康全貌,通过机器学习算法,进行多个指标异常检测和关联分析,生成系统健康画像全貌,并下钻各模块运行情况
传统容量管理基于当前的业务和资源运行情况进行容量分析和扩缩容,而面对容量敏感型业务和精益化容量管理需求,需要通过机器学习算法,从历史容量数据找出规律生成模型,预测容量,从而实现智能化扩缩容和容量成本规划
传统监控基本基于静态阈值进行告警检测,在海量监控指标或快速预警的需求背景下,需要通过机器学习算法,实现动态阈值,和从业务维度抽象指标进行异常检测,从而实现反馈业务真实异常的检测和关联分析
基于腾讯蓝鲸 paas 体系,实现 aiops 智能化运维,通过强大的数据管理与治理能力、场景化模型构建向导、算法“组件”化、与数据开发融合等能力,实现各个智能化运维场景。同时我们主张体系化建设 aiops:数据逐步建设和治理、学件逐步深入和全面、场景逐步扩展和联动、组织逐步培养和赋能。
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