监控小点积累
1.自动化程度不高。
2.制定更加合理的度量标准。
3.早集成、早发现,尽快修复问题,从而达到降低风险的目的,增强项目的可见性。
4.多层网络防护机制。
5.提高故障针对率,全方位,可靠,高效的动态数据与决策优化,进行快速反应。
6.全面综合分析,客观全面了解数据库当前状态。
7.最大化利用系统资源。
8.有效防范数据误操作,业务损失降到最低。
9.数据库是企业IT系统的核心,其性能表现会直接影响整体业务系统的性能表现,而影响数据库性能因素包括:系统架构设计、应用程序业务SQL语句、数据库参数优化配置、数据库运行的资源能力。
10.运行状态可视化分析与故障智能预测技术
(1)实时监测与感知;(2)数据融合与集成共享;(3)应用系统开发。
11.智能运维
智能运维即 AIOps,是 Artificial Intelligence for IT Operations 智能化运维的缩写,是人工智能与运维的结合。
传统的IT运维通常需要人工监测和管理大量的系统日志、性能指标、事件和警报,以确保系统的正常运行和故障的快速解决。但随着企业发展和规模扩大,传统方法逐渐显现出效率低下和繁琐复杂的不足。智能运维的目标是利用人工智能和机器学习来改进IT运维。通过收集、分析和解读大量运维数据,AIOps能够帮助运维团队深入理解系统运行模式,精准检测异常情况,预测潜在问题,提供智能决策支持。
12.监控目标描述
保障系统高可用,赋能应急处置时效提升、跨专业日常巡检、提高研发运维联动效率等方面效果显著,助力应用运维数字化转型。
13.实现故障点的快速下钻及定位。
14.提高数据能力,让数据好用,把数据用好
(1) 打通数据,就像建电网;
(2)让数据好用,就是把数据技术装备化、傻瓜化,便于相关人员使用数据,充分发挥数据能的威力。
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