AISWare AIOps基於AI平台算灋模型,圍繞品質保障、成本管理和效率提升三大方向,將面向故障發現、診斷、自愈、預測全流程以及智慧決策、智慧問答、容量規劃、資源優化等場景的智能化解决方案能力進行組件化封裝,構建可複用、可演進的運維學件,並以Open API管道對外提供能力,支持智慧運維需求的快速落地,簡化對接流程,降低運維系統融智和注智成本。
基於歷史資料的特徵自動匹配最優算灋進行异常檢測
通過告警RCA和連結圖譜的智慧挖掘實現故障根因定位
基於多種關聯算灋,實現數據趨勢預測和故障預警
引入AI科技,基於長期沉澱,面向複雜運維場景需求,以自研的算灋模型構建學件能力,相比開源算灋,能更適應實際場景,效果更優。
提供組件化運維學件能力,以Open API的管道與運維系統集成,簡化引入管道,避免重複建設,降低融智成本。
以“平台+學件”相結合管道實現智慧運維能力支撐,提供學件構建、開放、運營、管理的一體化服務。
提升整體運維效率
保障系統運行質量
合理控制運營成本
增强人均運維能力
某電信運營商在Haproxy響應時延、Kafka Topic流量和業務量等多類名額監控告警工作中引入AISWare AIOps,實現智能化動態閾值异常檢測,已成功預測多次生產故障。
异常檢測故障查全率99%,异常檢測故障查準率90%某電信運營商在O域告警收斂場景中引入了AISWare AIOps,通過告警RCA規則動態挖掘,實时定位根因告警並收斂,有效緩解了告警風暴。
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