监控与智能组CP 运维效果王炸

林科斯拉-智运维管家，智能极简 全栈监控。 (linksla.cn)https://linksla.cn/#/

去年以来，P0级故障不断爆发，诸多业内人士热评，这是降本增效得必然结果。然而底层原因还应归结于数字化转型导致的业务复杂性。

数字化业务复杂性增加，IT的稳定性受到严峻挑战。信息团队要在变革技术、打破数据孤岛，理清数据运行状态，实现故障更快响应，更准的根因定位，更小的用户影响，确保业务系统的稳定，驱动数字化转型。

IT运维不仅关乎系统的稳定运行，更直接影响到业务的响应速度、故障处理时间以及客户满意度等多个方面。因此，构建一套全面监控与智能的运维管理体系，对于提升企业IT效率、保障业务连续性具有重要意义。

运维应用的两大核心：监控--发现问题；自动化--提高运维效率。

监控——全栈监控建设

全栈监控可有效避免运维工具烟囱化 、碎片化， 造成运维孤岛和管理的割裂，影响运维效率和质量。

LinkSLA一站式监控平台旨在为企业提供全面的IT基础设施监控和管理的能力。具备统一采集 、统一存储 、统一分析 、统一告警等功能，让用户通过一个平台就可以随时掌握IT基础架构及应用系统的健康状态。

效率提升——智能化的应用价值

智能化是提升运维效率的关键。

减轻运维人员工作负担、提高运维效率和准确性、加快故障响应和处理速度，自动化运维能够为企业带来显著的效益。

LinkSLA运维平台基于运维大数据， 建立平台知识资源中心， 建立机器学习机制， 实现智能分析 、 自定义策略 、 自定义标准与规则 、 自动化响应处理， 开创人工智能辅助管理， 并逐步实现人工智能管理。

LinkSLA智能运维应用实践

1、实时监测并分析应用程序运行时的性能状态，提供可视化的仪表盘和详细日志，使得问题排查变得更为直观和高效。

数据中心监控

系统健康度看板

2、AI趋势性算法，提前预测问题，提高告警准确性，更重要的是解决未知的问题。

AI趋势预测

AI的功能实现实时监测疑似问题并自动分析，理解潜在问题；

实时捕获全栈数据，从数据中心到终端应用；

实时记录并分析用户旅途与分布式链路追踪；

基于全景上下文，提供应用性能问题的确切原因，并可解释；

可对业务影响定量分析，并基于业务优先级收敛、抑制告警；

自适应业务变化，自动更新全局拓扑，自主分析性能变化。

企业落地场景

全景可观测、自动根因分析、业务影响分析、服务治理，以及应用安全及实时业务洞察：全景可观测：全局拓扑通过数据全链接、场景深融合，实现服务治理、业务流程治理、变更影响分析和全局根因诊断。

1、实时监控和报警

具备实时监控功能，能够即时捕获和报告系统性能异常或是故障状况，并且根据SLA通知相关人员以及时响应告警。

2、统一集中的数据处理能力

运维监控对数据中心的IT数据统一采集、统一存储、统一分析的能力，用户通过一个平台就可以随时掌握整个IT基础架构和及应用系统的健康状态。能够收集、存储和分析各种性能数据，如服务器负载、网络流量、应用程序响应时间等，实现对IT基础设施的全面掌控。

3、灵活的可视化和报告功能

提供直观、易懂的可视化面板和报告，方便用户实时了解系统的运行状况和趋势，并支持定制化报告以满足不同需求。

4、智能化运维

利用AI智能技术，实现问题自动识别、执行和故障快速响应，提供运维效率并减少人为干预。

5、可扩展性和灵活性，兼容性高

支持快速部署和扩展，能够适应不同规模和复杂度的系统环境，并提供灵活配置选项。支持主流操作系统、云平台和虚拟化环境，能够无缝集成和适配不同技术栈和架构。

原文地址：https://blog.csdn.net/LinkSLA/article/details/140466317

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