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合胜CMP云管理平台
挑战与问题
方案介绍
ROI回报

客户通过合胜云平台创建集中化、多元化、专业化、模块化管理运营模式,统一管理多个资源池,确保提供一致的服务体验与感知。

实现一套云管理平台对多个数据中心多样化资源池,上千虚拟机的统一管理。

通过对不同业务使用场景和虚拟化集群单独配置节省投资。

将资源同企业部门、流程、业务应用建立关联关系,从运维的角度提高故障排查效率。

优势、价值点

架构清晰: 那些核心功能自己比较具备,那些适合集成开源工具

稳定成熟: 产品历史已有5年。经历了大规模部署及从无法升级到平滑升级的过程

经验丰富: 内部有统一的方法论及良好的培训体系。公司产品团队、定制团队、实施团队间已形成良好的互动关系。与友商之间已经配合默契。确保项目可落地。

案列介绍

国泰君安证券

总资产超过1.45万亿,拥有30家分公司和243家证券营业部。

国泰君安证券云平台 已经进入大规模推广阶段。国泰君安云计算得到了公司的高度重视,云计算项目组由多名有丰富项目管理经验、网络硬件经验、OPENSTACK等新技术经验等的人员组成。国泰君安现有云平台1000台左右虚机规模,为30多个业务系统提供了服务。国泰君安云平台覆盖开发测试及生产环境。最终目标是要实现对两地三中心的基础设施资源统一管理,超过三千台物理服务器。国泰君安云平台已经包括了对VSPHERE、OPENSTACK、CLOUDSTACK三个资源池的管理,主要业务系统如金手指等都将采用云化管理。国泰君安云平台建设一直由合胜总体负责,基于合胜CMP平台及其它厂商的云计算组件。华为公司的云存储、EASYSTACK平台、思科的ACI等都已经在项目中得到应用并由合胜CMP统一纳管。

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一体化运维彩票818
现状分析
方案介绍
ROI回报
优势、价值点

丰富的项目经验: 超过100个的IT一体化运维实施项目,专注于运维服务管理的团队

厂商支持: BMC中国区域最大合作伙伴,BMC中国区域唯一的L1级别技术支持中心

项目管理: 基于最佳实践的项目管理体系,专职的项目经理和质量经理,高效的项目交付能力

人员&资质: 上海有25位专职一体化运维管理实施工程师,中级项目经理4人,高级项目经理2人。(工信部认证),实施团队中有90%员工获得BMC认证资质以及ITIL认证

本地自主开发: 合胜科技在上海有25位经验丰富的针对一体化运维管理的开发人员,10位高级开发工程师,专注于金融行业的应用开发,3个一体化运维管理相关著作权

MA服务: 7*24小时的Call-Center服务,10分钟故障响应服务,灵活的维保服务定制

案列介绍

百万级指标监控 两地三中心累计实现16000个操作系统、1500个数据库中间件监控;

多数据中心分布式架构的支持 满足太保后续多数据中心的要求,统一管理,各自存活的要求,实现应用的多地部署,正常情况下的统一管理,极端情况下的独立存活的要求;

强化数据关联性 基于实际的运营管理方法、操作习惯,建立数据与数据间原本弱化或者不存在的关系,弥补在运营管理和自动化操作过程中多平台间不必要转换的问题;

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ITOA运维大数据
挑战与问题

当前IT运维的处于从传统的ITOM像智能运维转变的过渡期,传统运维手段逐渐无法满足企业高速发展的业务需求,面临如下几方面的挑战:

1.数据管理: 无法统一管理、快速查询,无法满足企业合规需求

2.数据分析:查询难,分析难,对难

3.故障定位及恢复:人员利用率低下,故障根源定位困难

4.运维成本: 成本高,收效低,业务投诉多,风险高


随着互联网、云计算、大数据等新技术的崛起和普及,企业IT运维面临如下诸多困境及难题:

1.全新的技术架构,基础架构云化,应用微服务化

2.系统越来越多,数据越来越大,管理越来越难

3.故障预警不够及时,准确,故障排查耗时长

方案介绍
Gartner定义的智能运维技术框架:

ITOA运维大数据彩票818,它利用机器数据帮助 IT 部门发现隐藏在系统孤岛中的有用信息,更快地解决问题根本原因,并通过预测性分析来改善运营业绩。

ITOA运维大数据平台,功能架构如下:

基于大数据分析技术与认知计算相结合

大数据分析 改变了原来IT运维对数据的访问方式,它能根据不同业务场景的需要进行趋势判断,预判问题的发生、发现潜在的业务风险,告诉运维人员会发生什么,出问题的地方在哪里,会造成多大的危害。

IT运维数据分析采用 人工智能领域的一个重要分支——机器学习。机器学习会对整个IT运维管理带来深远的影响,机器会利用一些技术算法,对人类原来无法统计或预判的事务进行处理,结合运维经验,就能让机器与人合作工作。

【知.应用】 端到端应用性能分析与监控

端到端应用性能分析与监控:采集各应用系统的交易流水信息,从中自动缝合和生成端到端的交易拓扑信息。通过业务视角展现交易视图,并展示交易在全路径上运行情况,以帮助技术人员提早发现问题和定位问题。在技术实现上引入图数据分析技术检索和分析拓扑数据有助于实现跨域应用问题快速根因定位。

功能点一: 应用系统间及应用系统内各IT组件的拓扑关系及性能指标告警展示

功能点二: 性能指标(响应时间,交易量,成功率,响应率,URL排名,SQL排名)的实时及历史曲线展示

功能点三: 应用系统性能指标快照及交易明细追踪

功能点四: 告警优化(丰富,合并,关联相关事件,使告警更加精准有效)

功能点五: 按照业务类型(如网银的菜单)进行指标计算,展示及预警

功能点六: 指标预警及根因定位(按照应用系统,服务器,交易类型等维度)

功能点七: IT资源监控整合,对比应用指标与IT系统指标(CPU)进行问题分析

功能点八: 整合网络数据包和交易流水日志,进行关联分析

功能点九: 数据分析(基线计算,历史报表,拓扑自学习,阀值机器学习等)

功能点十: Dashboard大屏展示(整合关键指标及系统拓扑预警集中展示)

【知.日志】统一日志管理与分析

日志重要的数据资产

日志分析的价值

日志集中管理、查询与可视化,并根据角色提供定制化面板

多维度快速查询日志

操作异常检测

1.在复杂系统中,操作或交易需要由多个分布式组件协同完成。

2.关联各组件中的日志,挖掘序列模式,刻画操作的正常行为。

3.当被检测操作产生的日志序列不符合序列模式时,标定异常。

操作异常检测

1.在复杂系统中,操作或交易需要由多个分布式组件协同完成。

2.关联各组件中的日志,挖掘序列模式,刻画操作的正常行为。

3.当被检测操作产生的日志序列不符合序列模式时,标定异常。

【知.预测】实时分析与预测

面对 海量IT数据 ,依靠人工或搜索工具逐项排查,尝试解决,常常延误时效

对监控与事件处理系统设定 标准阈值,阈值要么定得太高,在完全宕机之前没有足够的警告,阈值要么定得太低,噪音太多,团队疲于奔命,或者所有一切都忽略掉

采取系统监控与事件管理,由于工具或组织因素,常以模块或服务器为单位 各自独立,彼此关连困难,管理只能“见树不能见林”

无法诊断到正在发生的问题(在造成业务损失之前)

单个 KPI 分析

1对每个KPI学习其历史的行为