基于 AI 技术，传统的 IT 运维开始走向智能时代，
常规的用户系统运维及管理流程不断简化，业务管理、系统监控、故障处理等动作更加高效。
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去规化
运维系统具备“自主意识”，可通过海量数据持续完成训练并更新运维规则，能更好地应对系统越来越高的复杂性。
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高效故障处置
智能运维能更高效地消除突发事件“噪声”，提供比自动化运维或人工操作更快速、准确的排障解决方案。
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预测性管理
智能运维系统可提供预测性警报，提醒技术团队验证并解决潜在故障，预防突发性事件。
业务性能管理监控
通过对数据流进行实时解码、分析，可快速、准确的定位到业务系统的故障，提供精准的告警及故障原因分析，帮助企业提升业务连续性，并且可以为企业提供定界定责的能力。
- 定界定责
- 矩阵式监控
- 主动式运维
- 实时业务监控
- 单笔业务跟踪
定界定责
因为存在以“设备”为导向的监控模式，在过去一旦发生业务故障运维人员都是从设备视角来查看运行状态信息，不仅费时费力而且各类信息标准不统一，容易造成互相扯皮和处理时间冗长，降低了运维的敏捷性；通过在管理边界的数据采集和分析，能够清晰了解运维范围内业务运行的情况，分清责任区间和责任对象，并且以真实数据为验证手段，起到有理有据的鉴责目的。
矩阵式监控
从过去以“设备”为导向的监控模式转变为以“服务质量”为抓手的监控模式，覆盖端到端业务的全路径，不留死角和盲点；如果把数据当作交付的商品，能够有效感知数据从生成->处理->回馈的真实交付质量，以业务访问量、业务处理时间、响应率、成功率、返回码五大指标来评估业务数据的交付质量。
主动式运维
传统的运维方式，以告警来提醒运维人员出现异常情况，但是由于准确率过低告警无法发挥有效作用；基于业务数据交付质量的评估数据，结合五大经典场景能够有效提高告警的准确率，让告警成为触发运维方法论的关键一步，组合矩阵式监控的信息，打通主动式运维的任督二脉。
实时业务监控
对于实效性要求高的业务系统，能够动态提供分钟级可视化的多维度性能评估结果，包括：24小时内每分钟的业务访问量的分布曲线，每笔业务的平均处理时间，按不同渠道区分的业务访问质量，按不同功能模块区分的业务访问质量，以关键字段维度来自定义统计项目。
单笔业务跟踪
业务分析从宏观到微观，体现于任意一笔业务访问的跟踪分析能力，通过关键字段定位到任意一笔业务详情，解析分析该笔业务的处理流程和调用环节，以显微镜式的分析粒度发现问题根源，达到交易级监控的目的。
云原生可观测管理平台
面对应用越来越多复杂的云架构，云网内的云网黑盒，效率低下，数据缺失等问题越发突出
而云原生可观测管理平台真正做到
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云网可视化
云网可观测、云原生应用可观测，全链路、全自动路径拓扑，RED应用性能黄金指标，调用链追踪。
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故障定位
快速定位故障发生的环节、分析定位业务变慢的原因、区分责任边界，定责定界，提高排障效率。
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流量分发
通过云网流量分发，将云网流量发给已经建设的安全审计工具、性能分析工具，提高IT建设投入产出比。
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数据输出
可将云端可观测性数据输出运维大数据平台、智能运维平台等多种数据平台，进一步挖掘数据价值
去规化运维系统具备“自主意识”，可通过海量数据持续完成训练并更新运维规则，能更好地应对系统越来越高的复杂性。
高效故障处置智能运维能更高效地消除突发事件“噪声”，提供比自动化运维或人工操作更快速、准确的排障解决方案。
预测性管理智能运维系统可提供预测性警报，提醒技术团队验证并解决潜在故障，预防突发性事件。
