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指标体系
是打破业务之间的数据孤岛的重要利器。
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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

指标体系.png

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

组 334.png


组 335.png

Core strengths 核心优势

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