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北塔软件怎么样(上海北塔软件怎么样)

编辑:admin 来源:爱钻网 时间:2023-07-11
北塔软件正式发布微应用——OpsForce AID v1.0.0


北塔软件基于云融合体系正式推出“异常检测(OpsForce AID v1.0.0)”微应用。

该微应用定位于智能检测监控对象核心指标是否存在异常隐患

[主要服务用户群体]

OpsForce AID的主要服务对象集中在大中型企事业单位,行业包括:

  • 医疗
  • 金融
  • 电力
  • 石油石化
  • 政府
  • 交通
  • 中大型企业
  • ......

[核心管理价值]

主动风险预防

主动识别短、中、长期的基线、突变、趋势特征异常,预防问题的发生。

减少误报漏报

可自动且动态调整阈值,有效减少误报漏报。

辅助降本增效

无需人工干预,自适应调整报警阈值,适配更多业务场景,释放人力成本,提升运维效率。

[产品优势]

算法自动识别,提升准确性

通过算法对历史数据的学习,自动识别短期的基线异常,以及中长期突变、趋势异常,相对于传统运维监控,提升了报警的准确性。

智能决策,降低使用门槛

无需学习高深的算法,智能决策算法自动考虑数据的趋势性、周期性,以及波动特性,自动完成算法计算。

易理解,使用成本低

基线异常、突变异常、趋势异常都很容易理解,隐藏了绝大部分复杂的算法参数,通过易理解的“灵敏度”设置呈现,同时预置了说明信息以及检测规则,规则自动检测,无需人工看守。

[持续服务]

提供在线帮助服务

  • 服务期间持续提供产品使用方法参考及各种经典实用用例
  • 产品论坛汇集众多产品用户, 讨论实战经验、学习运维知识、解决产品各类管理相关问题

入驻时刻网云端社区

时刻网(www.betatime.com.cn)云端社区,聚集北塔全国技术团队及各行业专家,提供在线问答、在线培训、技巧经验分享等知识与互助服务,帮助用户知识有沉淀,人才有成长。

[产品功能]

一、智能检测

1、检测规则

预置异常检测规则,提供自定义新增静态基线、动态基线、突变异常、趋势异常检测规则。

北塔软件正式发布微应用——OpsForce AID v1.0.0

2、静态基线异常检测

根据对象历史运行情况,算法自动识别对象性能上下限,超出上下限则为异常。常用于指标数据集中在一定范围内,但又难以确定阈值的场景,减少由于阈值设置不正确无法感知异常的现象或形成异常“风暴”。

北塔软件正式发布微应用——OpsForce AID v1.0.0

3、动态基线异常检测

根据最近的一组数据,算法自动预测下一个数据点的数值范围,超出范围则为异常。常用于无规律可循,但又特别关注的运行性能指标场景,减少由于固定阈值,造成的告警不准确等现象。

北塔软件正式发布微应用——OpsForce AID v1.0.0

在动态基线异常检测算法中,智能决策是:

先判断趋势性,再判断周期性;

如果周期性对趋势性影响大,则综合考虑:趋势性和周期性分别计算出值后,再综合得出数据值;

如无明显趋势和周期特性,则在动态基线中根据波动特性自动选择算法。

4、突变异常检测

算法自动识别对象运行过程中突增或突降特征。

常用于对象重要指标平时稳定运行在低位或高位,当有异常情况发生时突然快速增长到高位或下降到低位。如:网络设备遭到小包攻击时,由于小包难处理,CPU会从低位运行,突然增长到高位。

北塔软件正式发布微应用——OpsForce AID v1.0.0

5、趋势异常检测

算法自动识别对象运行过程中趋势上升或下降特征。常用于对象重要指标的判定,以便提前预警隐患。

如:内存泄漏会导致内存使用持续缓慢上升。

北塔软件正式发布微应用——OpsForce AID v1.0.0

二、事件总览

算法识别的异常事件,自动完成日、周、月增量、环比统计与分析:异常事件数分析、对象指标异常事件数统计TOP5、对象异常事件数统计TOP5、对象异常事件环比增长量TOP5。

北塔软件正式发布微应用——OpsForce AID v1.0.0

通过统计与分析,辅助运维人员了解异常趋势,关注重点对象,消除隐患。

提供查看事件详情,同时回放事件发生前后图示,便于事件的问题判断。

北塔软件正式发布微应用——OpsForce AID v1.0.0

[推荐安装环境]

运行环境:CentOS

提示:已安装部署BeCloud MC(可安装在一起),建议单独一台服务器或虚拟机安装OpsForce AID。

推荐最低配置(分析5000个及以下核心指标)

CPU:4C

内存:8GB

可用磁盘空间(/opt):500GB及以上

注:分析核心指标数量计算说明:如分析10台路由器“CPU使用率”和“内存使用率”指标的基线异常、突变异常、趋势异常,则所分析核心指标数量为10×2=20,与分析的异常类型无关。

声明| 该文图片中所有数据均为实验室数据

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