运维的发展在不断经历着数据场景转移，从最初的没有数据，到有数据，再到数据太多的一个过程。然而这也带来了诸多的问题，比如数据孤立、工具的复杂化、无法贴合业务，无法有效融合数据，提炼数据的价值。数据永远是多纬度并存管理的关系，无法快速提炼核心关注点，很难有效的进行管理分析。

       

       但一体化智能运维管理系统的出现，结合“监、管、控”三位一体的技术手段，可帮助运维人员更高效更直接的解决这些问题。
 
技术关键点
 
智能化故障原因分析
客观映射了复杂的业务架构和应用系统内部及系统间的相互依赖关系，提高了故障自动定位的精确度和效率，成为保障业务质量的重要手段。
 
性能容量动态阈值分析
对历史数据进行分析，获取信息系统正常运行状态下的历史性能数据取值范围，并预估未来可能的变化趋势;当某一时间点实际采集的性能数据偏离正常取值范围则生成性能告警事件;从而提高性能容量管理工作的自动化、智能化和精准化水平。
 
实时态势感知
运维管理系统以运维服务质量与前端用户体验为核心，基于运维数据主动评估。通过大数据采集、处理、分析、预测，把分析结果及时呈现在可视化大屏上，各级运维管理人员能够准确了解业务波动于系统之间的关系，从而做出准确的业务决策，实现资源效益最大化。
 
面向业务服务的全方位监控
利用经过改造的大数据云计算技术，实现对运维的实时分析与展示。全面提升运维管理能力与分析预测能力，确保应用系统安全的可靠性。


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