流程引擎能力中心 全栈智能监控中心 AI能力中心 能力编排中心 机器人能力中心 用户服务中心 RPA能力中心 自动化能力中心 统一采集操作中心 配置资源管理中心 数据共享中心 猎豹智维平台
身份与访问安全管理系统 Ultra-SecFort集中运维审计堡垒机系统 Ultra-ZTIAM 零信任身份服务系统
Ultra-AMR资产安全核查系统 Ultra-BMS安全基线管理系统 Ultra-DeepScanner 深度漏洞全量核查系统 Ultra-PWAnalyser 资源弱口令核查系统
Ultra-APT Detector高级网络威胁识别 Ultra-SmartSensor全流量数据采集探针 Ultra-FWAnalyser 神州泰岳防火墙策略核查系统
Ultra-SOMC安全运行管理中心 Ultra-SecSight信息安全大数据态势感知系统 Ultra-ESA企业综合安全审计系统 SecSight-SOAR安全编排自动化与响应平台
Ultra-DSM数据安全管控产品 Ultra-SmartDLP Detector数据防泄漏系统 Ultra-MSFolder个人安全文件夹系统
Ultra-SmartLxCShield容器安全防护系统 Ultra-SmartGrid网络资产智能微隔离系统 Ultra-SecCloud安全云服务平台 Ultra-SmartShield云主机安全防护系统
5G专网通信产品 EVA泛融合通信平台 高精度定位系统 宽带接入微基站 物联网传感器 EVA会议宝私有云一体机
接入节点设备 汇聚节点设备 智能温控除湿机 特高频局放传感器 超声波局放传感器 暂态地电压局放传感器 SF6气体微水与密度监测传感器 暂态地电压(TEV)超声波局放传感器
全业务可观测平台 Ultra-AIOps 企业知识共享平台 敏捷ITSM管理 数智化运营管理 数字化研发效能平台 电信业务端到端监控
混合多云管理 IDC运营管理 集约化综合网管 算网大脑 核心网运维工作台 IP运维工作台 家客业务运营支撑 政企业务运维支撑系统解决方案 CDN运维工作台 SDN控制器 电子运维管理平台
大模型MaaS平台 智能数据分析 IP网运维智能体 核心网运维智能体 知识增强 智能办公助手 智能研发
消息中台 5G消息CSP平台 渠道运营服务解决方案 一体化营销服务 短信网关
身份与访问控制解决方案 安全合规解决方案 安全威胁分析与预警解决方案 安全资产管理解决方案
特权帐号管理解决方案 一体化信息安全风险感知解决方案 安全基线管理解决方案 安全审计解决方案
安全运营管理解决方案 安全运行保障解决方案 网信办安全态势感知解决方案
泰岳安全中台解决方案 零信任安全解决方案 泰岳数据安全解决方案
AWS SMB上云服务 AWS DevOps服务 AWS架构优化服务 云原生应用开发服务 AWS账单服务 AWS上云迁移服务 AWS云上代维服务
5G通信解决方案 Nu-Comm融合通信系统 智慧园区解决方案
变电在线监测系统解决方案 变电站远程智能巡视系统解决方案 变电数字孪生站智能一体化解决方案 数字主变健康多元状态评估解决方案
社区警务便民小助手解决方案 智脑案情分析系统解决方案 警情数据分析平台解决方案
神州泰岳全栈智能监控中心以配置资源管理为核心,以全面自动化为理念,以AI智能运维为支撑,面向IT、CT、IoT领域提供专业的全栈管控适配能力,从IaaS层、PaaS层、SaaS层实现全方位、全场景、跨专业、跨平台、标准化、自动化、数字化、智能化的监控管理,打造贯穿应用系统全生命周期的运维管理解决方案。
预设了默认监控指标,预置了运维经验库,开箱即采集,无需用户干预,包括常见故障的处理方案。 产品在设计时就充分考了用户使用的全过程自助化,使用户能够根据自身需要快速有效的进行各类运维管控类操作。 1) 监控采集自助化 全栈智能监控提供了监控采集脚本自助扩展功能,用户可以基于Python、Shell、Perl和PowerShell等开发语言定制自己的监控采集脚本。 2) 监控策略配置自助化 全栈智能监控将监控策略配置过程完全开放给每一个功能用户,用户可以自主地对监控策略进行配置。各用户的监控策略彼此隔离、互不影响。 3) 监控分析自助化 全栈智能监控提供自助化的数据分析工具,可以通过配置、SQL编程等方式进行多维度数据分析与挖掘。 4) 视图呈现自助化 提供管理视图用户自助配置能力,帮助用户基于管理视图进行管理信息高效消费与管理工具的高效使用。
针对重要节点日期以及重点场景提供重点保障举措。
平台支持对质量保障和成本优化两个方向的决策支撑能力,提供:故障订阅、计算资源优化、数据中心容量优化,助力运维管理,提高故障解决率,提升资源使用效率。
通过监控平台对不同对象中的指标告警,自动关联自动化平台中动作流程,实现各自故障自愈,包括:主机平台故障自愈、数据库故障自愈、应用故障自愈等。
告警关联分析,通过告警与资源、资源与资源之间的关联、分层的结构创建资源告警关联模型,通过基于拓扑结构的告警信息展示,便于运维人员进行故障精准定位,边界界定、故障影响分析等。
故障预测应用场景,是通过对被采集对象的性能数据、事件收集,借助AI算法模型,以视图的形式展示未来一段时间内,数据的变化走向,对超出数值门限范围的,触发告警,生成告警提示。
通过异常检测能力的建设,针对时序性的指标提供智能化的异常识别手段,快速有效的发现关键指标的异常情况,有效地支撑系统和服务的稳定运行,保障业务的可用性、连续性。