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文档简介

1、技术创新 变革未来新一代智能运维平台方案随着近年来大数据处理和机器学习技术的快速发展，通过采用新的技术手段建立更为强大的 生产运维保障体系已成为可能，生产运维将从工具、自动化进一步走向智能化。智能运维支持动态阀值 基线优化日志索引分析动态自动化 机器学习 预警预测 异常识别 主动性运维传统运维支持专家知识 运维经验日 志备份巡检 排查人工处 理告警响应 事件处理被 动式运维 人机超融合解决方案什么才是好的AIOps实用性先进性确实能解决传统工作中 的困难，并能够提高工 作效率的希望引入大数据和人工 智能技术结合人员进行 高效处理 AIOps的管理视角 智能运维平台的核心价值 故障排查时间减少9

2、0%数据收集时间数据库容量预测的准确率99.5%，提高对资源的利用率 比常规日志监控多发现30%隐患异常日志比被动告警提前10分钟，主动式预警系统可用性故障系统故障根因定位，原人工定位8小时，缩短定位时间到30分钟动态规划系统资源，根据实际业务动态伸缩分配资源，减少30%资源成本智能运维组件列表智能运维平台 8大模块日志分析运维场景化梳理运维工/场景运维可视化过程与运行可视化运维智能化大数据分析与AI数据库分析专家知识分析大屏分析拓扑分析端到端分析间答机器分析运维8动化 AIOps场景如何定义 基于智能运维的产品套件 多指标关联分析探索为什么多指标关联分析比较难IT管理对象及其性能监控指标繁多，且计划内或计划外变 更频繁监控指标与服务影响之间无法建立有效模型无监督学习：历史故障信息及其关联因子缺少标注基于概率神经网络的关联分析通过统计学理论，挖掘指标间的关联关系通过机器学习算法对具有关联关系的KPI进行数据建模分析， 预测未来某个时刻KPI变化的上下区间通过算法计算各关联指标之间的标准误差，当标准误差超 过算法范围后进行预警通过算法分析各影响因子对KPI变化的影响比重，定位问题 发生原因 金融行业AI

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