嘉為藍(lán)鯨數(shù)據(jù)與智能化解決方案
企業(yè)在業(yè)務(wù)擴(kuò)張、運(yùn)維對象復(fù)雜化、IT投入逐漸加大的背景下,對IT在效率與成本上的平衡愈加重視,面對海量的運(yùn)維對象和數(shù)據(jù),“基于人為指定規(guī)則”的自動化運(yùn)維系統(tǒng)逐漸變得力不從心,IT運(yùn)維轉(zhuǎn)向智能運(yùn)維(AIOps)模式已成必然。AIOps利用大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理和其他AI技術(shù),通過不斷提高AI在運(yùn)維操作與決策的占比,才能在短時(shí)間內(nèi)處理海量運(yùn)維對象和數(shù)據(jù),作出實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的決策,并在過程中平衡成本與效率。
您在利用IT技術(shù)幫助企業(yè)快速增長業(yè)績,持續(xù)提升客戶滿意度的過程中,是否遇到以下挑戰(zhàn)?
隨著企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大和業(yè)務(wù)的發(fā)展,運(yùn)維數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長,傳統(tǒng)的運(yùn)維方法難以應(yīng)對這種海量數(shù)據(jù)的處理和分析需求,企業(yè)的運(yùn)維需求逐漸向智能化轉(zhuǎn)型,但許多企業(yè)在智能化運(yùn)維方面的實(shí)踐和能力仍然不足。
在“信創(chuàng)”大背景下,企業(yè)IT基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用系統(tǒng)日益復(fù)雜,涉及多種技術(shù)和平臺,運(yùn)維數(shù)據(jù)的來源和格式各異,需進(jìn)行統(tǒng)一的處理和管理,而隨著企業(yè)對運(yùn)維管理的需求不斷提高,找到并留住具備專業(yè)技能的運(yùn)維人員變得越來越困難
在面對故障和異常時(shí),企業(yè)需要快速定位問題根源并采取有效措施進(jìn)行修復(fù),以減少業(yè)務(wù)損失和影響。然而,傳統(tǒng)的運(yùn)維方法往往需要耗費(fèi)大量時(shí)間和人力資源
隨著微服務(wù)、云原生等技術(shù)的不斷發(fā)展,企業(yè)需要不斷適應(yīng)和應(yīng)對新技術(shù)帶來的挑戰(zhàn),以保持競爭力
基于騰訊藍(lán)鯨 PaaS 體系,實(shí)現(xiàn) AIOps 智能化運(yùn)維,通過強(qiáng)大的數(shù)據(jù)治理能力、場景化模型構(gòu)建向?qū)А⑺惴ā敖M件”化、與數(shù)據(jù)開發(fā)、小模型算法、大模型算法融合等能力,實(shí)現(xiàn)各個(gè)數(shù)智化運(yùn)維場景。同時(shí)我們主張?bào)w系化建設(shè) AIOps:數(shù)據(jù)逐步建設(shè)和治理、學(xué)件逐步深入和全面、場景逐步擴(kuò)展和聯(lián)動、組織逐步培養(yǎng)和賦能。
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