大数据平台为IT运维赋能

       当前，随着企业数字业务的开展和快速发展，在线业务量的不断提升，企业的信息系统架构需要不断地迭代变更，应用系统之间的关系错综复杂。与此同时，在疫情的影响下，企业为了生存开启了在线办公及业务在线处理模式，在线经营已日益常态化。这使得企业运维工作的难度成倍增长，面临巨大的挑战。

        传统运维模式下，运维工作对运维人员能力依赖性强，问题处理和分析能力薄弱且依赖于个人经验，运维工具碎片化，数据量大且分散在各系统工具中，无法进行数据的统一治理和分析，难以给管理人员提供分析预测和工作建议。运维工作十分被动，工作效率低下，难以满足当前企业发展运营的要求。主要表现在以下几点：

丨发现问题难：企业在多年信息化建设过程中部署了多套监控工具，大多方法单一，主要通过静态阈值方式。当对应指标参数达到阈值后才能给出对应告警。此时已对业务系统的正常运行和用户使用造成一定影响，缺乏对趋势的预测能力，运维工作处于十分被动的局面。

丨定位问题难：关键问题的产生往往会生成多条告警信息，而对单一告警信息的分析往往无法短时间内定位根本原因。目前的监控工具，大多缺乏综合根因定界及定位分析的手段，即便对监控进行了集中管理，也难以通过单纯的几种指标进行根因定位，只能依靠运维人员的个人经验。

丨处理问题难：大量的问题解决方式仍然依靠运维人员的个人经验，传统运维工具无法提供智能化的问题处理方法推荐和办法查询，不能通过预制编排自动化作业方式处理已知的问题。

丨数据治理难：企业数字化转型建设过程中带来业务数据和运维数据量的几何增长。企业运营过程中产生的数据被分散在各系统间，无法通过单一指标来判断业务系统健康度和数据质量的优劣。

丨运营分析难：传统运维工具大多是单一维度看待分析问题，缺乏以业务视角综合分析，无法判定多项指标对系统的综合影响。

       明易达推出的数字运维产品以全局运营视角解读IT运维，通过大数据平台的算法支撑下实现包括精准告警、异常检测、根因定位和容量分析等场景，助力企业数字化业务高效、稳定和顺畅运行，真正做到了：

丨运维数据治理：通过高性能数据中台收集和处理企业数字化经营活动中各业务系统产生的运维数据，包括指标、告警、日志、配置等类型。使得分析和提升数据价值有良好的基础。

丨预防业务风险：通过对历史运维数据的分析和对实时数据的检测，做到了对问题的预判和预测，从而有效降低了数字化业务的运行风险，提高系统可用性和可靠性。

丨降低运维成本：由于做到了跨域数据采集分析，使得根因分析变成可能，从而降低了对运维人员的经验依赖，能够缩短故障排查的时间，降低人力成本。

丨提高用户体验：能够从业务视角出发，通过对历史数据的分析提供给业务部门作为运营的分析和决策的依据，从而提高用户使用体验。