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        運維的發展在不斷經歷著數據場景轉移，從最初的沒有數據，到有數據，再到數據太多的一個過程。然而這也帶來了諸多的問題，比如數據孤立、工具的復雜化、無法貼合業務，無法有效融合數據，提煉數據的價值。數據永遠是多緯度并存管理的關系，無法快速提煉核心關注點，很難有效的進行管理分析。

       

       但一體化智能運維管理系統的出現，結合“監、管、控”三位一體的技術手段，可幫助運維人員更高效更直接的解決這些問題。
 
技術關鍵點
 
智能化故障原因分析
客觀映射了復雜的業務架構和應用系統內部及系統間的相互依賴關系，提高了故障自動定位的精確度和效率，成為保障業務質量的重要手段。
 
性能容量動態閾值分析
對歷史數據進行分析，獲取信息系統正常運行狀態下的歷史性能數據取值范圍，并預估未來可能的變化趨勢;當某一時間點實際采集的性能數據偏離正常取值范圍則生成性能告警事件;從而提高性能容量管理工作的自動化、智能化和精準化水平。
 
實時態勢感知
運維管理系統以運維服務質量與前端用戶體驗為核心，基于運維數據主動評估。通過大數據采集、處理、分析、預測，把分析結果及時呈現在可視化大屏上，各級運維管理人員能夠準確了解業務波動于系統之間的關系，從而做出準確的業務決策，實現資源效益最大化。
 
面向業務服務的全方位監控
利用經過改造的大數據云計算技術，實現對運維的實時分析與展示。全面提升運維管理能力與分析預測能力，確保應用系統安全的可靠性。


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