新手413594 发表于 2024-8-14 08:53
  
感谢楼主分享,努力学习中!!!!
韩_鹏 发表于 2024-9-20 08:45
  
感谢分享                                   
今天我们爆个料
  

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随着越来越多核心业务上云,业务和平台的稳定性与连续性一直是老生常谈的话题,除了向产品要答案外,配套的服务也需要一起来回答这个问题。深信服在深耕云产品能力的同时,今天也给出了服务的全新答案。

深信服智能运维解决方案正面回答用户在云IT运维过程中「风险感知难」、「问题恢复慢」、「运营标准少」等关键问题。利用深信服AI智能运维平台配套深信服多层级优质服务体系以及全新升级的服务流程,实现「平台+服务+流程」的创新整合,化被动为主动,「主动监控」、「主动处置」、「主动运营」,全栈式解决用户运维痛点。


「5个维度解决用户不同场景下的痛点」


全栈监控:基于海量的监控指标结合自研的AI大模型持续监测,构建硬件、平台、虚拟机、数据库、业务应用的风险预测与故障监控能力,风险预测准确度达90%以上 ,帮助用户较业务单位提前感知风险。

快速定位:基于链路追踪技术,快速定位业务卡顿、时延等场景下的根因,帮助用户大幅减少多方联合排查的沟通成本。

主动服务:识别即处置,配套服务团队全天候主动响应风险与故障,帮助用户释放监控值守精力。

资产梳理:帮助客户优化资源的使用配置,释放不合理的资源占用,帮助用户提高IT投资回报率。

最佳实践:基于行业前沿的方案和技术趋势识别现网差距,帮助用户做好IT的业务规划。


深信服智能运维解决方案依托“云端智能大脑”构建了指标最全、颗粒度最细、准确度最优的IaaS、PaaS、SaaS三层级强大的全栈监测体系,实现7*24H在线监控,风险识别更快更准。


「IaaS层监控能力强化」

硬件风险预测:随着设备老化,运行过程故障的概率会增大,而设备作为平台运行的基石底座,设备故障往往会带来灾难性的业务故障。对此,我们的监控能兼容多厂商设备,基于AI模型带来的指数级能力提升深耕硬件风险预测能力,以高达90%以上准确度保障硬件故障率持续下降。

「PaaS层监控能力提升」

OS进程监控:OS进程作为应用程序的载体,应用程序的异常变化基本会表现在进程的异常(状态挂起、IO读写异常、使用率飙高),所以进程的细化监控能较为直接感知业务应用状态。


SaaS层监控能力构建」

业务应用监控:业务方能持续稳定使用应用程序是运维方追求的最终目标。而早于业务方发现异常、及时介入处置,是运维方达成目标的有效途径。通过HTTP/HTTPS/TCP/ICMP协议持续探针前端WBE应用的访问质量、中台端口可用性、后端状态情况,能最大程度监控业务架构的异常信息,化被动为主动,早于业务方识别细微异常。

数据库监控:数据库性能是业务应用正常运行的重要指标。传统的数据库监控需要配备专业的监控工具,门槛较高。我们此次通过对数据库实例的多维度监控,问题诊断时效至少提升10倍以上(2H-->20MIN),覆盖80%以上数据库常见问题,例如SQL硬解析、USER I/O等待问题、日志同步性能问题、CPU LOAD问题等。


基于海量的故障处置库结合链路追踪技术,在业务发生故障时,可以迅速定位故障根因,缩短业务宕机窗口。解决传统方式故障定位过于依赖人员经验的等问题。帮助用户快速定界问题,减少沟通成本。


深信服智能运维解决方案可实现7*24H在线监测基础设施风险和故障,当监测到风险时,自动触发主动服务。基于深信服当前庞大的服务体系,线上线下协同,基于问题等级设置合理的服务SLA,白天晚上两班倒,全方位保障平台风险和故障的及时处置和闭环。帮助用户高效闭环问题,释放运维精力。

运维方从公司利益出发最大化把云平台资源高效用起来是运维价值之一。但当前普遍存在的问题是业务方在提资源发放诉求时会从自身业务高峰期的稳定性出发下意识的多要资源,所以如何牵引业务方高效使用资源变得尤为重要。深信服智能运维解决方案基于平台现有多维度的数据指标,通过一定逻辑的数据治理,萃取多层级的资源分布和使用率结论,给出平台内专业的资产梳理报告。帮助用户更好推动IT资源的高效使用。


每个业务应用围绕性能和稳定性都有自身的架构设计和要求,如果没有基于不同业务进行适配,就无法充分发挥平台的特性。深信服智能运维解决方案通过深信服在不同行业的深耕沉淀,基于客户现网的差距分析,给用户提供行业内和IT相关的前沿的方案和技术趋势,帮助用户构建持续的运营运维能力。


深信服为服务好各行各业用户,前期汇聚了多行业的方案/技术专家,当前本智能运营解决方案背靠行业专家已为2100余家客户赋能,帮助用户做好行业性最佳实践落地与演进路径的规划。


助力客户A大幅提升运维人效比

客户A的IT人员需要管理机房、服务商、网络、平台、存储等一系IT相关的模块,属于身兼多职。前期给用户配置了告警推送,发现一周至少要预留1天处置闭环问题,占用了很大精力,同时也很吃力,无法判断问题影响与优先级。后期我们给用户建立了专属服务团队,完全接管了超融合问题处置,一个季度下来客户最大的感知就是原来HCI运维还可以如此省心,从运维执行者转变成运维决策者,最重要的是平台更稳定了(风险消除7+件)。


帮助客户B释放33%的资源占用

深信服超融合承载客户B90%以上核心业务,由于业务系统较多,前期通过资源超配的形式把大量资源已分发业务方,虽然整体使用率不高,但占有率已接近红线(80%),造成资源浪费但无从下手的尴尬局面。我们在确保高峰期资源能得到保障前提下给客户提出了一系列的资源减配方案,最终通过资源梳理帮助客户把资源占有率从78%下降到45%,释放了33%的资源,大幅提升IT投资回报率。


帮助客户C的业务稳定性显著提升

客户C的子公司深耕于化工制造业,深信服超融合承载其SAP相关的应用,含客户关系管理(CRM)、供应链管理( SCM)和产品生命周期管理(PLM)等系统。由于均属于关键业务,但经常性会出现卡顿等情况,客户提出期望能帮忙分析业务是否已稳定承载。智能运维解决方案基于客户业务架构、业务特性等维度进行一系列分析梳理,给用户提出了在平台最佳承载的方案,含20+与业务属性强相关的建议,最终帮助用户大幅提高了业务稳定性。


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