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摘要:

北塔軟件正式發(fā)布“異常檢測(cè)”微應(yīng)用：OpsForce AID v1.0.0。
　關(guān)鍵字：北塔軟件，新產(chǎn)品發(fā)布，異常檢測(cè)，微應(yīng)用

 

 

北塔軟件基于云融合體系正式推出“異常檢測(cè)（OpsForce AID v1.0.0）”微應(yīng)用。

該微應(yīng)用定位于智能檢測(cè)監(jiān)控對(duì)象核心指標(biāo)是否存在異常隱患。

主要服務(wù)用戶群體

OpsForce AID的主要服務(wù)對(duì)象集中在大中型企事業(yè)單位，行業(yè)包括：

- 醫(yī)療

- 金融

- 電力

- 石油石化

- 政府

- 交通

- 中大型企業(yè)

......

核心管理價(jià)值

- 主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防

   主動(dòng)識(shí)別短、中、長(zhǎng)期的基線、突變、趨勢(shì)特征異常，預(yù)防問題的發(fā)生。

- 減少誤報(bào)漏報(bào)

   可自動(dòng)且動(dòng)態(tài)調(diào)整閾值，有效減少誤報(bào)漏報(bào)。

- 輔助降本增效

無需人工干預(yù)，自適應(yīng)調(diào)整報(bào)警閾值，適配更多業(yè)務(wù)場(chǎng)景，釋放人力成本，提升運(yùn)維效率。

產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)

- 算法自動(dòng)識(shí)別，提升準(zhǔn)確性

通過算法對(duì)歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，自動(dòng)識(shí)別短期的基線異常，以及中長(zhǎng)期突變、趨勢(shì)異常，相對(duì)于傳統(tǒng)運(yùn)維監(jiān)控，提升了報(bào)警的準(zhǔn)確性。

- 智能決策，降低使用門檻

無需學(xué)習(xí)高深的算法，智能決策算法自動(dòng)考慮數(shù)據(jù)的趨勢(shì)性、周期性，以及波動(dòng)特性，自動(dòng)完成算法計(jì)算。

- 易理解，使用成本低

基線異常、突變異常、趨勢(shì)異常都很容易理解，隱藏了絕大部分復(fù)雜的算法參數(shù)，通過易理解的“靈敏度”設(shè)置呈現(xiàn)，同時(shí)預(yù)置了說明信息以及檢測(cè)規(guī)則，規(guī)則自動(dòng)檢測(cè)，無需人工看守。

持續(xù)服務(wù)

- 提供在線幫助服務(wù)

  服務(wù)期間持續(xù)提供產(chǎn)品使用方法參考及各種經(jīng)典實(shí)用用例

  產(chǎn)品論壇匯集眾多產(chǎn)品用戶， 討論實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)、學(xué)習(xí)運(yùn)維知識(shí)、解決產(chǎn)品各類管理相關(guān)問題

- 入駐時(shí)刻網(wǎng)云端社區(qū)

時(shí)刻網(wǎng)（www.betatime.com.cn）云端社區(qū)，聚集北塔全國(guó)技術(shù)團(tuán)隊(duì)及各行業(yè)專家，提供在線問答、在線培訓(xùn)、技巧經(jīng)驗(yàn)分享等知識(shí)與互助服務(wù)，幫助用戶知識(shí)有沉淀

產(chǎn)品功能

一、智能檢測(cè)

1、檢測(cè)規(guī)則

預(yù)置異常檢測(cè)規(guī)則，提供自定義新增靜態(tài)基線、動(dòng)態(tài)基線、突變異常、趨勢(shì)異常檢測(cè)規(guī)則。

2、靜態(tài)基線異常檢測(cè)

根據(jù)對(duì)象歷史運(yùn)行情況，算法自動(dòng)識(shí)別對(duì)象性能上下限，超出上下限則為異常。常用于指標(biāo)數(shù)據(jù)集中在一定范圍內(nèi)，但又難以確定閾值的場(chǎng)景，減少由于閾值設(shè)置不正確無法感知異常的現(xiàn)象或形成異常“風(fēng)暴”。

3、動(dòng)態(tài)基線異常檢測(cè)

根據(jù)最近的一組數(shù)據(jù)，算法自動(dòng)預(yù)測(cè)下一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)值范圍，超出范圍則為異常。常用于無規(guī)律可循，但又特別關(guān)注的運(yùn)行性能指標(biāo)場(chǎng)景，減少由于固定閾值，造成的告警不準(zhǔn)確等現(xiàn)象。

在動(dòng)態(tài)基線異常檢測(cè)算法中，智能決策是：

先判斷趨勢(shì)性，再判斷周期性；

如果周期性對(duì)趨勢(shì)性影響大，則綜合考慮：趨勢(shì)性和周期性分別計(jì)算出值后，再綜合得出數(shù)據(jù)值；

如無明顯趨勢(shì)和周期特性，則在動(dòng)態(tài)基線中根據(jù)波動(dòng)特性自動(dòng)選擇算法。

4、突變異常檢測(cè)

算法自動(dòng)識(shí)別對(duì)象運(yùn)行過程中突增或突降特征。

常用于對(duì)象重要指標(biāo)平時(shí)穩(wěn)定運(yùn)行在低位或高位，當(dāng)有異常情況發(fā)生時(shí)突然快速增長(zhǎng)到高位或下降到低位。如：網(wǎng)絡(luò)設(shè)備遭到小包攻擊時(shí)，由于小包難處理，CPU會(huì)從低位運(yùn)行，突然增長(zhǎng)到高位。

5、趨勢(shì)異常檢測(cè)

算法自動(dòng)識(shí)別對(duì)象運(yùn)行過程中趨勢(shì)上升或下降特征。常用于對(duì)象重要指標(biāo)的判定，以便提前預(yù)警隱患。

如：內(nèi)存泄漏會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存使用持續(xù)緩慢上升。

 

二、事件總覽

算法識(shí)別的異常事件，自動(dòng)完成日、周、月增量、環(huán)比統(tǒng)計(jì)與分析：異常事件數(shù)分析、對(duì)象指標(biāo)異常事件數(shù)統(tǒng)計(jì)TOP5、對(duì)象異常事件數(shù)統(tǒng)計(jì)TOP5、對(duì)象異常事件環(huán)比增長(zhǎng)量TOP5。

通過統(tǒng)計(jì)與分析，輔助運(yùn)維人員了解異常趨勢(shì)，關(guān)注重點(diǎn)對(duì)象，消除隱患。

 

提供查看事件詳情，同時(shí)回放事件發(fā)生前后圖示，便于事件的問題判斷。

 

 

 

聲明|該文中所有配圖數(shù)據(jù)均為實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)，僅供參考

 

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