自研机器学习算法

基于IT 运维行业的海量告警数据，自研基于注意力机制的深度学习算法，提供更加精准的文本聚合能力。

多种智能化场景

包含事件和告警的分类、聚类、异常发现等多种人工智能场景。

事中实时降噪

在告警风暴来临之时，通过去重、规则压缩和人工智能算法，实时抑制告警风暴，极大的降低告警通知的数量。

事后回溯分析

根据告警内容自动进行分类、聚类，帮助运维人员大幅降低告警分析的数据量，从而缩短故障恢复时间。

告警噪音减少95%，更快处理 IT 系统事件

专业的 IT 运维事件分类模型

通过230万条告警数据的人工标注，在线训练和迭代，建立了专业精准的 IT 运维事件分类模型。

满足不同场景需求

利用自研的基于 Hash 和注意力聚类算法，满足不同告警聚合精度的需要。

模式发现，洞察异常

基于模式识别算法，自动发现不同时间窗口期内的事件异常，帮助运维、业务人员更加高效的甄别突发事件。

IT事件管理图
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