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。