AISWare AIOps基於AI平台算法模型,圍繞質量保障、成本管理和效率提升三大方向,將面向故障發現、診斷、自愈、預測全流程以及智能決策、智能問答、容量規劃、資源優化等場景的智能化解決方案能力進行組件化封裝,構建可復用、可演進的運維學件,並以Open API方式對外提供能力,支持智能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。
基於歷史數據的特徵自動匹配最優算法進行異常檢測
通過告警RCA和鏈路圖譜的智能挖掘實現故障根因定位
基於多種關聯算法,實現數據趨勢預測和故障預警
引入AI技術,基於長期沉澱,面向複雜運維場景需求,以自研的算法模型構建學件能力,相比開源算法,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的方式與運維系統集成,簡化引入方式,避免重複建設,降低融智成本。
以「平台+學件」相結合方式實現智能運維能力支撐,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
增強人均運維能力
某電信運營商在Haproxy響應時延、Kafka Topic流量和業務量等多類指標監控告警工作中引入AISWare AIOps,實現智能化動態閾值異常檢測,已成功預測多次生產故障。
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,實時定位根因告警並收斂,有效緩解了告警風暴。
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