用户痛点pain spot

核心功能Core functions

基于算法模型分析，精准发现异常指标

利用大数据算法分析服务器、网络设备、中间件、应用系统等指标历史数据，计算数据基线和预测趋势，自动标注异常点，灵活设置报警，数据化呈现指标异常情况，自动做出指标预警。

多维智能诊断模型，发现问题本质

基于问题诊断库，应用内置诊断模型，对系统问题进行智能诊断，分析出问题根本原因。

基于系统知识库，通过内置知识发现、分析和处理引擎，智能重现故障，关联以往同类解决方案，给出相关修复脚本。

基于策略机制，利用人工智能算法探测硬件、云平台等资源，感知资源的利用情况，针对资源不足、使用过度、使用过剩的服务器进行资源的扩缩容管理，通过预设扩缩容策略实现自动化快速扩缩容，保证资源合理利用。

通过智能日志聚类，对海量的日志进行相似性聚类，快速将杂乱信息有序化，提取重要信息，快速定位到异常产生的根源，真正做到一眼看尽上亿日志。

产品特色Product features

一站式大数据中台

提供高性能、一站式大数据（PB级数据量、毫秒级响应）解决方案，实时接入用户环境中的多种数据源，进行统一的管理和存储，通过便捷和强大的建模分析工具，将数据进行关联分析、业务建模，结果实时输出给可视化以及其他应用。
智能算法学件库

基于最新的架构和人工智能算法，建立运维专用的智能分析学件库，提供智能化数据分析、特征提取、模型转化、测试验证等能力，同时维护智能算法的接入、智能化调度，具备高可用、高并发的性能，从而为上层业务提供强大的算法支撑能力。
智能化决策分析

为用户提供智能指标预警、智能检测、故障根因分析、资源扩缩容等多种运维智能化的决策分析能力，精准感知业务质量、支撑用户体验优化、资源优化、容量管理以及性能优化，实现IT成本的态势感知、支撑成本规划与优化，全面提升质量保障效率及成本管理效率。
智能分析应急修复

具有独立的告警事件分析引擎，通过告警词句AI语义分析，结合ETL知识库，自动匹配修复处理方案。
基于动态基线性能告警

通过机器学习正常性能数据，运用基于线性趋势、统计学的比对算法发现异常情况，实现准确动态的风险及告警定位。