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开源工具和商业产品完美融合:一体化智能高级可观测平台
信息技术
2023-05-26
-
博睿数据
葛***
AI智能总结
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运维标准化困境
数据膨胀和生成速度超出人脑分析能力,65%的企业拥有10+监控工具,17%的问题需要15+人时修复。
传统运维面临挑战:客户投诉生成工单识别问题、平均识别时间占70%以上、平均修复时间较长。
弹性化架构加剧传统运维压力,开源工具如Zabbix、Prometheus、OpenTelemetry存在局限性:
Zabbix:灵活性高但支持打标签。
Prometheus:云原生支持良好但仅支持指标数据,告警能力弱。
OpenTelemetry:定义协议但数据分析依赖其他工具。
一体化可观测性数据模型
数据体系治理
:从杂乱无章到规范有序,建立资源体系(实体+关系)、链路模型、指标体系、事件模型、日志模型。
资源体系
:动态生成而非静态维护,通过预定义模型和自动校准实现唯一性校验。
指标体系规范化
:分层分类归一,如磁盘空间/inode使用率,统一指标表达。
OneETL
:低代码流式数据集成,支持多租控制、实时插入、多源联查、查询加速。
OneDataZeus
:联邦数据融合能力,支持多租、实时插入、多源联查、查询加速。
OneTopo
:免维护自动生成拓扑,提供统一数据服务能力。
第三方数据融入
:将日志、调用链、指标等融入一体化数据模型。
智能高级可观测平台
Bonree ONE
:ITOM一体化监控、AIOps智能运维、BizOps业务运营、DevOps多态运维。
全终端覆盖,国内独家用户会话采集能力,最大模拟监控网络。
业务健康状态分析、业务流程转化路径分析、业务拓扑。
全语言覆盖,从用户到代码级追踪,实时应用服务性能监控。
兼容Zabbix、Prometheus,支持IDC/混合云/公有云/私有云、虚拟化、容器、K8S。
AI进阶之路
:
人工/专家规则1.0
:依赖指标关联性,难以维护。
AI有监督训练2.0
:基于历史数据训练模型,依赖人工打标。
自适应AI3.0
:动态生成知识图谱,无需人工介入。
自适应AI技术架构
:两阶段自适应根因分析,包括无监督知识图谱初因判断和深度分析根因。
核心流程
:通过业务指标、服务指标、进程组、容器、主机等多维度分析,结合启发式学习判定根因。
无监督知识图谱
:自动生成实体关系拓扑、服务故障森林拓扑,实现异常检测和根因结论。
可观测场景
:
两阶段自适应根因分析:初因判断和深度分析。
根因分析回放:观测问题发生全过程。
数据驱动的业务大盘:业务健康状态分析。
业务转化分析:查看业务转化全路径。
前端体验->后端Skywalking->天旦BPC:实现多平台联动查询。
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