国家级银行智能运维平台(国家级银行智能运维平台排名)

来源网友投稿 777 2023-02-05

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本文目录一览:

智能运维管理平台是如何进行运维管理的?

IT运维从传统走向智慧,首先要经历数字化运维阶段,搭建数字运维中台既是实现运维数据有效治理的前提和基础,也是推进运维数智化转型的第一步。针对上述需求,擎创科技自主研发的擎创夏洛克AIOps智慧运营平台(如下图所示)可通过数字运维中台,对运维数据进行统一的采集存储和管理,即便面对高达100TB的日增数据量,也可进行秒级实时分析,为异常检测、根因定位等场景奠定坚实基础。


擎创夏洛克AIOps智慧运营平台架构


与传统运维方式相比,智能化运维最突出的优势是“数据大集中”,即基于数字运维中台建设,通过统一监控中心来集中管理和分析所有运维数据,并以业务视角观测运维数据的相关性,最终建立智能化场景来解决实际问题。擎创自主研发的智能运维产品——夏洛克AIOps智慧运营平台,刚好为此量身定制。它能以全局运营视角解读IT运维,在AI算法平台的支撑下实现包括精准告警、异常检测、根因定位和容量分析等场景,助力企业数字化业务高效、稳定和顺畅运行。


擎创夏洛克AIOps智慧运营平台架构


目前,夏洛克AIOps已在政府机关组织、银行业、证券保险业和交通运输业等行业场景中应用落地,极大节省了企业客户的人力成本和资金成本,提升了运维的有效性和质量。例如,通过为客户构建智能运维平台,轻松应对日增80TB的数据量,让客户平均故障修复时间(MTTR)缩短150%以上,运维总体拥有成本(TCO)下降80%以上。

邮储银行新一代分布式核心系统运维平台投产上线 开启智能运维新篇章

7月30日国家级银行智能运维平台,中国邮政储蓄银行新一代分布式核心系统运维平台成功投产上线,这是继邮储银行新一代分布式核心系统技术平台上线之后,取得国家级银行智能运维平台的又一项重要阶段性成果。

邮储银行采用行业领先的企业级业务建模方法和分布式微服务架构,构建新一代分布式核心系统,全面加快数字化转型步伐,通过 科技 赋能业务高质量发展。

创新技术的应用对分布式核心系统运维工作提出国家级银行智能运维平台了更高的要求,需要在系统架构复杂、设备数量众多、系统服务多变的分布式架构下,实现全景可视、灵活管控、量化洞察、智能驱动的运维。邮储银行打破传统运维平台的建设思维,积极创新,从监测、管理、控制一体化建设着手,打造可见、可管、可计的智能运维平台,实现全方位的系统监测与管控,为新一代分布式核心系统全面投产保驾护航。

邮储银行新一代分布式核心系统运维平台主要具有以下特点:一是“国产化+云”的技术底座支持国内外主流系统架构,兼容国内外主流基础软件,使用敏捷可靠的容器云与内嵌式高效数据处理平台,全面支持分布式运维功能安全稳定运行。二是采用互联网敏捷架构,实现横向分片、纵向分层、分布式与集群化,拥有随需扩展能力,在高性能、可用性、伸缩性、扩展性、安全性等方面达到行业领先水平。三是通过平台化、智能化建设思路打造内嵌自主可控的数据库管控平台(DBPaaS),具有数据库智能诊断、异常处理、性能调优、智能管控等功能,满足银行业核心系统安全要求,为数据库安全可靠运行打下坚实基础。四是新一代分布式核心系统建设带动联机报文规范、响应码规范、日志规范、全局业务跟踪号等企业级技术标准在百余个关联系统落地实施,形成从前端渠道到中后台交易的全链路跟踪能力,能够从交易出发识别组件间依赖关系,快速判断业务异常,高效定位问题原因,迅速联动故障处理。

邮储银行新一代分布式核心系统运维平台成功投产上线,标志着邮储银行开启了智能运维新篇章。下一步,邮储银行将继续秉持价值创造、转型发展、创新驱动、合规保障的工作方针,持续从客户体验、服务效能、流程优化等方面着手,扎实推进新一代分布式核心系统全面投产,加快 科技 赋能,不断提高综合金融服务能力。

本文源自金融界网

智能运维平台是哪个系统的前身

阿里云。
智能运维系统是阿里云Elasticsearch(简称ES)的辅助产品,提供集群、节点、索引等二十余个诊断项的健康检测功能。
运维职责贯穿了产品的生命周期,需要借助自动化、智能化的平台帮助运维工程师以最低的成本和最快的速度完成面向用户的服务交付和服务质量保障。

智能运维平台系统是什么

智能运维平台,又称AIOps,是将AI赋能于IT传统运维,通过对日志、指标、Trace等数据的分析,协助运维工程师更快速精准地发现故障、定位故障,并排除故障,提高运维效率、降低运维成本。

一套完整的智能运维平台系统,通常包括:

(1)数字运维中台:提供数据治理服务、流批一体化服务和AI算法平台服务。

(2)统一监控中心:将监控对象与运维数据关联,实现对象视角的全面可观测性方案

(3)告警辨析中心:智能化集中告警,构建闭环告警管理

(4)指标解析中心:集中管理监控指标,AI算法智能化检测分析

(5)日志精析中心/日智速析专家:海量数据处理,串联及多维分析,实时聚类检测

(6)运营决策中心:多源数据接入,多设备统一管理,自定义观测场景

智能运维平台系统的部署,可以根据现有情况分步骤进行。先从急需的场景入手,再辅以运维数据的治理,即可发挥其作用,让运维工作提升一个档次

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