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KetaOps产品
- 解决方案
General
概况
KetaOps指标体系通过标准化可扩展的协议接入各运维工具产生的指标，并依赖CMDB、APM等系统中的资源链路关系对多源工具指标进行数据治理。在治理的过程中建立业务系统分层模型、对象关联模型、健康度模型等基础数据治理模型。通过数据治理来建立从业务的视角来重新度量企业的IT系统运行变化，确保IT服务可管理、可测量能力。
architecture
架构
function
功能
数据接入支持与CMDB、NPM、APM、Zabbix、Tivoli等系统对接，获取业务指标、基础设施监控等指标数据。指标管理支持基于第三方系统的指标数据进行汇总，并进行指标的集中管理，包括指标的标签管理、丰富化管理、指标来源管理。支持基于业务系统的分层管理，可以更有效、直接的看到业务系统下的某个层级中包含了哪些对象，该对象下又包含了哪些指标，可以更有针对性的去对指标进行管理、配置、灵活调整，建立标准的指标分层体系。指标可视化支持指标的可视化浏览，以图形化的形式展现，可按照不同维度进行指标的数据查看。指标看板支持指标看板的配置功能，可按照用户的不同角色设置不同的角色看板，看板中支持各种图形化的指标数据展示。指标告警、异常检测针对对接到的第三方指标数据，可以进行指标的告警规则配置，包括了阈值配置以及异常检测的规则配置。业务健康度分析与CMDB系统对接后，获取到业务系统、分层等数据信息后，系统会自动将指标进行分层处理，再基于指标体系、指标权重、监控规则，搭建健康度模型，对于影响业务系统的关键指标持续进行监控。同时对业务系统的分层结构进行可视化展示，直观看到哪个层级的哪个对象的指标出现了问题。通过智能算法，以分钟为粒度实时计算出业务系统的得分情况，并通知负责人员，以数据视角管理业务，提升智能运维能力。容量预测分析 支持对指标进行容量预测，容量预测提前发现系统性能容量瓶颈，实现故障预防。基于 AI 模型完成识别特征、建立模型和准确度评价这三项工作，预测服务容量情况。服务水平分析从业务系统视角查看当前业务系统的服务水平，即为业内经常提到的4个9、3个9的概念，实时查看业务系统是否满足允许发生的异常时长，以及针对异常进行详细分析。
Values and typical scenarios
价值及典型场景
Core strengths
核心优势
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