AISWare AIOps基于AI平台算法模型,围绕质量保障、成本管理和效率提升三大方向,将面向故障发现、诊断、自愈、预测全流程以及智能决策、智能问答、容量规划、资源优化等场景的智能化解决方案能力进行组件化封装,构建可复用、可演进的运维学件,并以Open API方式对外提供能力,支持智能运维需求的快速落地,简化对接流程,降低运维系统融智和注智成本。
基于历史数据的特征自动匹配最优算法进行异常检测
通过告警RCA和链路图谱的智能挖掘实现故障根因定位
基于多种关联算法,实现数据趋势预测和故障预警
引入AI技术,基于长期沉淀,面向复杂运维场景需求,以自研的算法模型构建学件能力,相比开源算法,能更适应实际场景,效果更优。
提供组件化运维学件能力,以Open API的方式与运维系统集成,简化引入方式,避免重复建设,降低融智成本。
以“平台+学件”相结合方式实现智能运维能力支撑,提供学件构建、开放、运营、管理的一体化服务。
提升整体运维效率
保障系统运行质量
合理控制运营成本
增强人均运维能力
某电信运营商在Haproxy响应时延、Kafka Topic流量和业务量等多类指标监控告警工作中引入AISWare AIOps,实现智能化动态阈值异常检测,已成功预测多次生产故障。
某电信运营商在O域告警收敛场景中引入了AISWare AIOps,通过告警RCA规则动态挖掘,实时定位根因告警并收敛,有效缓解了告警风暴。
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