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方案介绍

将运维工具与机器学习、自然语言处理、OCR识别、AR等智能化技术结合，通过对海量运维数据进行分析挖掘，实现监控、告警、根因定位、自动化运维等IT运维流程的自动化和智能化，为上层智能化场景提供AI服务，提高运维效率和运维质量。

客户价值

降低开发AI服务门槛：智能化的建模体验，让普通的AI开发者轻松上手；
降低使用AI注智成本：可根据实际项目需求基于算法进行业务逻辑封装，降低AI实践成本；
提升构建AI服务质量：支持模型评估，快速构建高质量AI服务；
体系化建设AIOps：数据、组件、场景、组织 逐步深化建设和培养。

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任务管理

对模型训练任务的管理，对获取的性能数据进行训练生成模型文件。

模型管理

模型训练任务生成的模型会录入到模型库进行统一管理。具体包含模型列表、模型的评估、发布，模型的查询、删除管理。

算法管理

对各项AI能力涉及的AI算法进行统一管理。

数据管理

对模型训练数据的接入方式进行集中管理，包括FTP配置、API配置、JDBC配置、大数据组件类接入配置。

开放式AI能力输出

各项AI能力均提供完善的标准化能力开放接口，支持通过Restful API调用AI能力进行上层应用场景封装。

多数据源接入

提供多种数据源接入方式，支持API、FTP、ES等多种接入手段，数据接入过程便捷高效。

智能算法管理

内置多种机器学习算法与深度学习算法，开箱即用。

可视化AI建模

以交互式的图形界面配置方式实现任务建模、算法调优等过程，有效降低运维人员在模型训练和算法调优过程中的技术门槛。

经典案例

某运营商省分故障管理系统智能运维平台

合作背景

随着IT支撑系统容器化、微服务化改造，各类软硬件平台数量翻倍增长，且系统架构愈发复杂，运维人员经验无法满足系统维护需求，需要依托智能运维工具提供故障根因分析，故障预测和自愈等系统保障能力和智能问答、智能服务等高效运维能力，在保障目标系统稳定高效运行的同时，降低运营成本。

客户价值

满足运维诉求：实现故障根因分析，故障预测和自愈等系统保障能力和智能问答、智能服务等高效运维能力，提升云化系统运维质量和效率；

支撑省内发展：通过打造统一智能化运维产品，实现公司内云化系统能力共享和统一管理，保障业务系统高效运营，支撑公司数字化转型战略落地。

  

技术方案

采用基于机器学习的关联规则算法，通过大数据分析，对故障及重大故障根因及规则进行挖掘，自动发现新的告警相关性规则，找出导致一系列设备告警根源 , 对新产生的告警数据进行关联性分析，并对故障进行诊断和定位，从而保障系统稳定高效运行的同时，降低运营成本。

应用场景

异常检测、故障根因分析、故障预测、自动化运维。