AIOps |数据流量可视化分析

Posted 2021-04-24 NCompass

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IT运维发展现状

科技不断变化的今天，互联网改变了众多企业的业务模式，越来越多的业务逐渐从线下转到线上，原本需要人与人面对面办理的业务，变成通过手机随时随地即可办理。所以现如今可以说，IT即业务的模式变化对IT运维管理提出了更大的挑战。

在业务与新技术的融合过程中，信息技术无疑起到了重要的作用。 目前IT应用已经渗透到各行业，不仅有效管理企业的人、财、物，而且在重塑企业价值链、创新商业模式中发挥重要的作用。随着IT应用的深入，企业的IT应用也日益复杂化继续使用传统的设备级运维管理方式管理IT则出现许多管理盲区，并引发多种问题。

用户体验无量化

IT 要掌握对用户提供的服务质量，了解用户体验

主动发现问题 

80%的故障都是用户先发现,反馈给服务台后,运维人员才知道

责任难界定

系统不可用了，各部门、服务商都说不是我的问题

部门难以协同

出现故障往往会多部门关联，部门墙是IT改革的最大障碍

故障无法重现

10分钟前业务系统无法访问，没错误日志，没系统告警

02

运维新思路

健康五步走

IT运维部门如何改变被动运维的现状，nCompass方案通过网络数据及日志数据，对数据中心数据流进行智能分析，通过健康5步走的过程帮助运维部门实现主动运维。

• 看见:掌握用户体验，关键业务及链路状态。

• 学习:通过智能机器学习，呈现数据中心业务画像及性能基线。

• 定位:当问题发生时快速锁定故障域缩短问题处理时间。
• 预警:智能隐患分析将隐患消灭在萌芽中，避免重大事故发生。

• 优化:为数据中心业务性能优化提供有力的数据支撑。

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看见

用户体验分析

实时监控用户访问数据中心业务的可用性及性能情况。掌握实时用户数、访问量和成功率。了解用户分布，来自哪些地区及运营商。

关键业务状态呈现

基于数据中心业务流，清晰呈现全局关键业务状态及业务间逻辑关系，并可下钻查看某一业务端到端业务详情，实现业务层级可见。

网络链路分析

对关键链路及关键网络节点实现网络用量及网络质量管理。可视化链路流量，实时查看任一链路的Top应用、通信，链路异常时可快速定位链路中的异常通信。

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学习

机器学习智能基线

基于采集分析的数据，通过机器学习算法，实时学习数据中心的运行现状。链路流量及质量状态、实时在线用户数、用户体验状态、业务响应状况等。

业务画像

端到端可视化的三个关键点 

前端--用户访问我的用户体验如何? 

自身--网络及应用的端到端各节点的运行状态如何? 

后端--我依赖的后端服务的运行状态如何?

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定位

通过算法实现故障精准定位

传统故障定位往往要对原始数据包进行分析，要从百万数据包中找到几个异常的数据包，对于拥有丰富经验的人也要花费30分钟到3小时甚至更长的时间找出故障原因。

nCompass通过内置指标，通过智能分析引擎快速定位故障原因，大大缩短处理时间。避免用户再下载数据包来进行分析，提高故障处理效率。

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预警

通过算法及规则 提供隐患识别能力

海恩法则提到1次重大的发生，一定是由之前29次轻微事故、300次未遂先兆和1000次事故隐患累计而成。我们IT运维过程中往往都在处理这一次重大事故，而忽略了故障发生之前数据中心存在的隐患。

nCompass通过算法和规则快速识别数据中心存在的隐患事件，提前预警，做到事前处理。将隐患消灭在萌芽之中，减少、避免事故的发生。

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优化

nCompass根据数据自动生成优化报告，分别从用户、链路、应用及业务四个纬度对数据中心进行分析，并给出综合评分，客户可以根据报告内容有针对性的对数据中心进行评估优化，持续提升运维管理水平。