北塔軟件正式發(fā)布微應(yīng)用——OpsForce AID v1.0.0
時間：2023-02-14
關(guān)鍵字：北塔軟件，新產(chǎn)品發(fā)布，異常檢測，微應(yīng)用
北塔軟件基于云融合體系正式推出“異常檢測（OpsForce AID v1.0.0）”微應(yīng)用。
該微應(yīng)用定位于智能檢測監(jiān)控對象核心指標(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)
......
核心管理價值
- 主動風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防
主動識別短、中、長期的基線、突變、趨勢特征異常，預(yù)防問題的發(fā)生。
- 減少誤報(bào)漏報(bào)
可自動且動態(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)場景，釋放人力成本，提升運(yùn)維效率。
產(chǎn)品優(yōu)勢
- 算法自動識別，提升準(zhǔn)確性
通過算法對歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，自動識別短期的基線異常，以及中長期突變、趨勢異常，相對于傳統(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，智能決策算法自動考慮數(shù)據(jù)的趨勢性、周期性，以及波動特性，自動完成算法計(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)，同時預(yù)置了說明信息以及檢測規(guī)則，規(guī)則自動檢測，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、解決產(chǎn)品各類管理相關(guān)問題
- 入駐時刻網(wǎng)云端社區(qū)
時刻網(wǎng)（www.betatime.com.cn）云端社區(qū)，聚集北塔全國技術(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)分享等知識與互助服務(wù)，幫助用戶知識有沉淀
產(chǎn)品功能
一、智能檢測
1、檢測規(guī)則
預(yù)置異常檢測規(guī)則，提供自定義新增靜態(tài)基線、動態(tài)基線、突變異常、趨勢異常檢測規(guī)則。
2、靜態(tài)基線異常檢測
根據(jù)對象歷史運(yùn)行情況，算法自動識別對象性能上下限，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、動態(tài)基線異常檢測
根據(jù)最近的一組數(shù)據(jù)，算法自動預(yù)測下一個數(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)場景，減少由于固定閾值，造成的告警不準(zhǔn)確等現(xiàn)象。
在動態(tài)基線異常檢測算法中，智能決策是：
先判斷趨勢性，再判斷周期性；
如果周期性對趨勢性影響大，則綜合考慮：趨勢性和周期性分別計(jì)算出值后，再綜合得出數(shù)據(jù)值；
如無明顯趨勢和周期特性，則在動態(tài)基線中根據(jù)波動特性自動選擇算法。
4、突變異常檢測
算法自動識別對象運(yùn)行過程中突增或突降特征。
常用于對象重要指標(biāo)平時穩(wěn)定運(yùn)行在低位或高位，當(dāng)有異常情況發(fā)生時突然快速增長到高位或下降到低位。如：網(wǎng)絡(luò)設(shè)備遭到小包攻擊時，由于小包難處理，CPU會從低位運(yùn)行，突然增長到高位。
5、趨勢異常檢測
算法自動識別對象運(yùn)行過程中趨勢上升或下降特征。常用于對象重要指標(biāo)的判定，以便提前預(yù)警隱患。
如：內(nèi)存泄漏會導(dǎo)致內(nèi)存使用持續(xù)緩慢上升。
二、事件總覽
算法識別的異常事件，自動完成日、周、月增量、環(huán)比統(tǒng)計(jì)與分析：異常事件數(shù)分析、對象指標(biāo)異常事件數(shù)統(tǒng)計(jì)TOP5、對象異常事件數(shù)統(tǒng)計(jì)TOP5、對象異常事件環(huán)比增長量TOP5。
通過統(tǒng)計(jì)與分析，輔助運(yùn)維人員了解異常趨勢，關(guān)注重點(diǎn)對象，消除隱患。
提供查看事件詳情，同時回放事件發(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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