OneAPM智能运维平台解决方案 v0.95
一站式端到端应用性能与客户体验管理平台解决方案_OneAPM(最新版)
应用系统
响应时间、吞吐量、性能指数、异常（Java异常、http无响应、web无响应）、代码执行时间
数据库
Java虚拟机 服务器 外部服务
交易管理服务器
SQL 语句执行计划、SQL 语句执行时间、关联的应用事务、SQL 语句的上下文环境、各个环境的时间消耗 占比、调用参数 堆内存使用情况、非堆内存使用情况、年青代(Young)、年老代(Tenured)、持久代(Perm)、垃圾收集、类 装载、线程、会话
• 告警信息智能分析 • 告警信息存储和检索 • 第三方告警平台接口
OneAPM - 预警与告警机制
管理应用报警策略： 创建应用报警策略： 账号管理：
OneAPM - 代码级应用性能诊断和故障定位
• 代码级、多维度的诊断与定位
✓ 应用程序诊断 ✓ 浏览器页面诊断 ✓ SQL语句诊断 ✓ 外部服务诊断
OneAPM
一站式端到端应用性能与客 户体验管理平台解决方案
目录页
CONTENTS PAGE
1 我们客户面临的现状与挑战
2 从运维角度协助服务品质提升
3 OneAPM一站式整体解决方案
4 关于我们及优势
我们客户面监的现状与挑战
我们客户面临的现状
• 客户体验 • 应用性能 • 交付/创新 • 识别/优先
APP版 本
地域
运营 商
接入 手机营业厅
方式
运营
分析
操作 系统
OneAPM - 端到端的应用性能管理
* 某运营商渠道CRM系统，实现5层架构的自动发现与可视化。
OneAPM - 全方位应用性能数据指标覆盖
IT逻辑单元
浏览器
指标项
页面加载时间、页面流量、页面开始时间、页面响应时间、浏览器版本号、页面跳转时间、请求重定向时 间、本地缓存加载时间、DNS 解析时间、TCP 传输时间、HTTP 请求时间、HTTP 响应时间、DOM 解析 时间、静态资源加载时间、页面性能指数
“智慧线+机器人”智能运维平台架构及应用
图1 管廊巡检机器人专用双频网卡示意图平台奠定了坚实的基础。
“智慧线+机器人”智能运维平台是以“智慧线”为核心子系统，设计以“智慧线”充分融合“机器人”系统为基础，综合运用物联网、人工智能、云计算等信图2 智能运维系统架构图2.1.2 平台架构“智慧线+机器人”智能运维平台主体由6层组成：基础设施层、接口管控层、数据中心层、服务支撑层、应用层及交互层（见图3）。
基础设施层包括环境监测、通风排水、消防火警、管线监测、照明、视频、机器人等子系统，既是数据的采集者也是任务的执行者。
智能运维平台在接口管控层向下对接机器人系统、各个专业弱电子系统，采集各类数据并进行远程控制。
横向可对接智慧城市系统、入廊管线单位监测系统等。
同时，廊内消防灭火的工作。
廊内多机器人同时执行需要详细记录每个不同类型的机器人执行的调度任务记录，通过分析调度任务记录，可对廊内不同类型机器人进行周期性损耗检修维护，所以平台增加了机器人调度管理模块，对廊内运维的全部机器人执行的全部调度任务进行全流程记录，如回站、回避、充电、检修、蹲守等任务，形成机器人的调度管理台账。
系统记录廊内全部机器人执行的所有调度任务台账界面，支持对数据的筛选，包括：任务类型、机器人名称、任务状态、任务开始日期和结束日期。
图3 综合管廊“智慧线+机器人”智能运维平台架构图2.2.3 应急指挥调度当廊内人员发生危险时，系统通过移动终端向控制中心汇报。
控制中心收到信息后，按照平台预制的应急处置方案，开展应急救援工作。
应急救援包括廊内自动化运作和人工判断流程，可依据不同单位的处置流程及应急方案进行个性化配置。
其中，自动化流程包括自动接通热线、自动清点人员、自动联动控制（应急灯、排风、泵机等）、自动附近找人、自动短信通知和自动生成逃生路线等。
人工判断流程可依据不同单位应急救援处置方案进行个性化调整。
应急预案管理流程见图4。
如果按机器人的巡检频次，折算人工巡检模式，巡检人员的成本按12万元/年，考虑人员5天工作制及巡检效率，郑州市经济开发区综合管廊需要11人，人工成本约为132万元。
OneAPM助力IT运维向业务运维转型
OneAPM 助力IT 运维向业务运维转型1陈旭CEO北京蓝海讯通科技有限公司传统第三方IT运维手段已不再是刚需时效性：人员快速响应，备件及时送达；有效性：迅速解决故障，减少企业损失；预防性：监控报警，人员查找原因；传统第三方运维已不再是客户运维刚需客户IT运维关注点的改变End User交易中间件•Tuxedo •CICS •TongEASY 数据库•Oracle•My SQL •Sybase •DB2客户的运维团队已将运维视角，转向业务运维应用运维的困境-IT 系统复杂日益复杂的业务与IT 环境······完成单个业务操作，需要跨越多个IT 系统新设备的使用，为客户提供了多个访问渠道新的应用开发架构和技术，创造了IT 系统的多样性新的应用交付模式，让IT 资产分布化趋势更加明显互联网移动互联网实体营业厅门户系统身份认证系统库存管理系统订单管理系统私有云公有云分布式、多级部署J2EE.NetAndroidiOS应用运维的困境-工作量大不能精准定位题出现系统厂商服务商众多，谁的责任？到底系统哪层的问题，怎么定位？应用运维的困境-传统IT系统帮不上忙传统的IT运维工具和点阵式管理方法无法破解这些难题网络监控ApplicationsSwitchWeb ServicesDatabasesMainframeDatabase???应用性能管理(Application Performance Monitoring) 的概念•应用性能管理，简称APM，是以真实用户体验和端到端应用性能管理为核心，实现了自上而下的IT管理新模式。
可以对前端浏览器、网络传输、应用性能、中间件性能、数据库性能进行自动关联与分析，帮助用户识别、定位和解决影响应用系统性能和可用性问题。
•Gartner针对APM技术市场定义了五个功能维度：1.真实用户体验管理2. 应用拓扑的发现和可视化3. 用户自定义业务分析4.应用组件的深度监控5. IT运营分析1st Gen APM 2nd Gen APMApplication-CentricWorld应用性能管理市场与技术趋势单个应用的用跨应用的用户行为监控数据库性蓝海讯通发展历程OneAPM Application Insight 产品定位真实用户体验管理端到端应用性能管理代码级的故障诊断和问题定位OneAPM Application Insight 是国内第一也是唯一完整实现Gartner 定义五个功能维度的APM 产品。
AI智能+智能运维平台建设整体解决方案
自动化监控系统
VS
深度学习、故障定位、问题分析、根因挖掘
详细描述
利用AI智能的深度学习技术，对系统性能进行全面分析，准确定位故障原因，深入挖掘问题的根本原因，并提供解决方案，减少人工干预和错误率。
总结词
自动化诊断系统
智能修复、自动修复、一键解决、减少人工干预
通过AI智能技术，实现系统的自动修复，包括操作系统、应用程序、数据库等方面的问题。减少人工干预，提高修复效率和准确性，降低故障对业务的影响。
总结词
详细描述
自动化修复系统
总结词
预测分析、风险预警、事前控制、提前预防
详细描述
利用AI智能的预测分析技术，对系统性能进行预测分析，提前发现潜在的风险和问题，及时进行预警和事前控制，实现提前预防和减少故障发生。
自动化预警系统
04
融合方案与优化策略
AI智能与智能运维的融合方案
自动化修复
当出现故障或异常时，AI智能可以快速分析并自动修复问题，提高运维效率。
随着混合云架构的普及，智能运维平台将需要更好地支持混合云环境，实现对多云资源的统一管理和监控。
未来发展趋势与展望
感谢观看
THANKS
监控模型的运行状态，定期进行维护和更新，以确保模型的准确性。
模型监控与维护
模型部署与优化
03
智能运维平台建设总结词实监控、可视化、异常检测、告警通知
详细描述
通过AI智能技术，实现对IT系统的实时监控，包括CPU、内存、磁盘、网络等资源的使用情况，提供可视化图表和数据，及时发现异常情况并发送告警通知，提高运维效率。
06
总结与展望
建设成果总结
自动化资源调度
基于AI算法，实现了对服务器、存储等资源的自动化调度和优化，提高了资源利用效率和系统性能。
人工智能智能运维平台解决方案
键性能指标数据。
阈值自动设定
02
根据历史数据和业务需求，自动设定监控阈值，及时发现异常
情况。
预警通知
03
一旦发现异常，通过短信、邮件、APP推送等方式及时通知相
关人员处理。
故障自动诊断与定位
1 2
故障自动识别
利用机器学习算法，自动识别系统中的故障和异 常。
故障原因分析
通过分析系统日志、网络流量等数据，快速定位 故障原因。
03
人工智能技术的发展为运维领域带来了新的解决方 案。
解决方案的必要性
提高运维效率和稳定性，降低故障率。 自动化运维流程，减少人工干预。 提升企业竞争力，为业务发展提供有力支持。
02
人工智能技术在运维领域的应用
自动化监控与预警
实时数据采集
01
通过AI算法和传感器技术，实时采集服务器、网络、应用等关
04
实施方案与步骤
需求分析与设计
需求调研
深入了解企业运维需求，明确平台需要解决的问题和目标。
功能设计
根据需求调研结果，设计平台的功能模块和业务流程。
架构设计
确定平台的整体架构和技术路线，确保平台的稳定性和可扩展性。
技术选型与集成
技选型
根据平台需求和架构设计，选择合适的人工智能技术和工具。
数据集成
数据质量
数据质量对人工智能模型的准确性和可靠性至关重要，低 质量的数据可能导致模型性能不佳。
安全风险
数据安全
保障数据隐私和安全，防止数据泄露和被恶意攻击。
系统安全
确保平台免受网络攻击和病毒侵害，提高系统安全防 护能力。
权限管理
严格控制用户访问权限，防止未经授权的访问和操作 。
OneAPM智能运维平台解决方案PPT幻灯片全文
故障根因分析
异常预测
29
2020/2/27
什么是KPI异常检测
KPI（Key Performance Indicator）：用于反映服务的健康程度。如：服务请求数、拒绝数、响应时间、流 、订单等 如：服务 CPU、内存、 络、磁盘等 KPI 异常行为：潜在的风险、故障、bugs、攻击...... KPI 异常检测：用于识别 KPI 时序曲线上的异常行为。及早发现风险，防止其发展为故障及时发现故障，进行止损、诊断和修复运维的重要基础
人工智能算法与分析篇
27
2020/2/27
结合领域知识的人工智能算法
人工智能算法
聚类、决策树、随机森林、卷积神经网络
运维领域知识
异常检测、多维分析、根因分析、故障预测
行业运维经验
金融、运营商、互联网、政府、大型企业
AIOps
28
2020/2/27
OneAPM人工智能算法与分析平台
基础数据层
机器学习算法层
17
2020/2/27
与已有ITOM工具的对接
JDBC，SNMP TRAP，Web Service，……
OneAPMAIOps
18
2020/2/27
海量数据处理与存储篇
19
2020/2/27
海量IT数据处理的挑战
数据规模
高并发总量大种类多样格式各异
毫秒级延时秒级处理响应逻辑复杂
实效
20
2020/2/27
降低系统低效对业务的影响多种分散独立监控工具专业化专家型人才业务系统已经发生了什么？被动响应的故障恢复性管理
人工运维
AIOps
5
2020/2/27
什么是AIOps
OneCenter-一体化智能运维管理平台-解决方案（长沙市轨道交通集团）
OneCenter-⼀体化智能运维管理平台-解决⽅案（长沙市轨道交通集团）让运维更智能，让业务更⾼效OneCenter⼀体化智能运维管理平台解决⽅案长沙市轨道交通集团技术⽅案建议书勤智（北京）科技有限公司2017.8_____________⽬录第1章.⽅案概述 (4)1.1.项⽬背景 (4)1.2.需求分析 (4)1.3.建设⽬标 (6)1.3.1.建⽴统⼀运维门户 (6)1.3.2.建⽴IT异构资源的全⾯集中化管理 (6)1.3.3.建⽴全⾯准确的资产配置管理 (6)1.3.4.建⽴符合最佳实践的服务流程管理 (7)1.3.5.建⽴IT资源全⾯直观的可视化管理 (7)第2章.解决⽅案 (8)2.1.系统设计原则 (8)2.1.1.实⽤性和模块化原则 (8)2.1.2.⼀致性和开放性原则 (8)2.1.3.安全性与可靠性原则 (8)2.2.系统安全设计 (9)2.2.1.⽤户安全机制 (9)2.2.2.SSO统⼀认证 (9)2.2.3.权限分权分域 (9)2.3.系统建设⽅法 (9)2.3.1.体系架构 (9)2.3.2.功能架构 (12)2.3.3.技术架构 (13)2.3.4.部署架构 (13)第3章.功能概述 (14)3.1.运维监控系统 (14)3.1.1.统⼀运维管理 (14)3.1.2.资源监控管理 (17)3.1.3.拓扑管理 (32)3.1.4.IP地址管理 (41)3.1.5.告警管理 (43)3.1.6.业务管理 (47)3.2.3D机房管理 (50)3.2.1.监控可视化管理 (51) 3.2.2.资产管理可视化 (56) 3.2.3.机房3D图形化展⽰ (58) 3.2.4.配线可视化管理 (59) 3.2.5.容量可视化管理 (61) 3.2.6.资源分配情况管理 (63) 3.2.7.上下架可视化 (64)3.2.8.⾃定义动画 (65)3.2.9.交互式演⽰汇报 (65) 3.3.配置⽂件管理 (66)3.3.1.巡检管理 (66)3.3.2.机房虚拟现实展现 (69) 3.3.3.资产管理系统 (71)3.3.4.供应商管理 (71)3.3.5.配置建模管理 (72)3.3.6.空间资源管理 (74)3.3.7.配置项导⼊ (75)3.3.8.配置项管理 (76)3.3.9.配置项视图 (78)3.4.运维流程管理系统 (80) 3.4.1.服务台 (80)3.4.2.服务设计 (86)3.4.3.服务产品设计向导 (87) 3.4.4.服务流程管理 (102) 3.4.5.服务量化管理 (130)3.4.6.值班管理 (145)3.4.7.任务管理 (150)3.4.8.公告管理 (151)3.4.9.移动终端运维 (152)3.4.10.报表统计分析 (153)3.4.11.第三⽅接⼝ (157)3.4.12.运维知识库系统 (158)3.5.统⼀运维⼤数据管理分析系统 (164)3.5.1.统⼀运维⼤数据基础系统 (164)3.5.2.统⼀运维数据分类管理 (164)3.5.3.运维⼤数据检索与展现 (168)3.5.4.海量⽇志⽂件分析 (171)3.5.5.指标动态基线预测 (174)3.5.6.运维⽀撑能⼒评估 (176)第1章.⽅案概述1.1.项⽬背景长沙市轨道交通集团有限公司（以下简称轨道集团）于2006年6⽉根据长政办函〔2006〕79号⽂件筹建成⽴。
网络运维管理系统解决方案报告书
网络运维管理系统解决方案目录网络性能监控和流量管理的重要性 (5)1.1影响网络性能的原因 (7)1.2问题的关键 (7)1.3解决方案 (8)当前可能存在的两个混淆 (8)三种解决方案 (11)3.1项目目的 (11)3.2计划的实施 (12)3.2.1 Solarwinds系列产品概述 (12)3.2.2 产品架构图 (13)3.2.3 产品部署和配置要求 (14)3.2.4使用网络用于配置管理的配置管理器 (NCM) (19)Orion NCM 特点 (20)Orion NCM 亮点： (20)与 Orion NPM 无缝集成 (21)直观的鼠标点击界面 (21)实时变更通知 (22)多供应商设备支持 (22)思科 EnergyWise 配置管理 (22)违反政策检测 (23)社区内容交换 (23)配置备份计划程序 (24)网络发现 (24)全局配置搜索 (24)库存报告程序 (25)配置恢复和归档 (25)远程固件和 IOS 传输 (25)用户行为追踪 (26)授权方式： (26)3.2.5 使用网络性能监视器(NPM ) 监控和管理您的网络 (26)产品描述： (27)Orion NPM 功能介绍： (28)简洁美观的监控界面 (28)3.2.6 使用IP 地址管理器 (IPAM )监控和管理您的网络 (32)Orion IPAM 产品概述： (32)猎户座 IPAM 亮点： (33)Orion IPAM 功能介绍 (34)3.2.7 使用 Application Performance Monitor (APM) 监控和管理您的网络 (35)3.2.8 _ 使用NetFlow 流量分析器 (NTA)控制带宽使用 (43)3.2.9 _VoIP Monitor (IP LSA)的带宽使用控制 (47)3.2.10 使用Solarwinds Toolset实现网络监控分析，及时发现网络故障 (51)四Solarwinds技术服务内容 (56)五Solarwinds 客户分享 (59)六大项目建设投资回报率 (60)七总结 (62)随着网络技术的不断发展和数字信息时代的到来，利用互联网进行数据收集和信息传输已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
议题 1 3
从人工到人工智能 用人工智能点亮您的IT数据 迈出AIOps的第一步
OneAPM智能运维平台解决方案
服务分析
深度挖掘
场景可视化
多维指标告
警
数据建模
大规模事务 处理
海量数据实 时接入
OneA PM
AIOps
机器学习
大数据实时多 维分析
服务器数据 存储数据 网络数据 应用数据
时间 • APP H5页面
性能 • JVM内存利用
率 • 服务器时延 • SQL语句执行
时间 •• 网连络接流池量数量 •• 磁缓盘冲可区用命容中
量率 •• 电告源警 •• 处…理…器 • 配置项 • ……
全栈IT数据的采集方式
SNMP、IPMI、WMI、SMI-S、 JMX、
GlassFish、JDBC、SSH、Telnet等
SaaS
中间 件
数据 库
PaaS
基
础 设
IT资 产库
施
虚
层
拟
IaaS
化
硬件 设备
交易 业务流程
浏览器 移动APP 应用/微服
务 应用代码 数据库服务 中间件服务 网络流量包
日志
CMDB 虚拟化 网络 主机 机房环境
采集数据
• 交易量 • 交易金额 • 交易成功率
• 页面加载时 间
• 浏览器类型 • 用户IP • 页面加载错
SFLOW、NETFLOW、IPFIX、 SPAN、RSPAN、ERSPAN等
Rsyslog、NXlog、 Kafka、SDK、Restful
API等
IT数据
URL、Host、Port、 HTTP 、RTSP、RTMP 等
Java、.Net、PHP、Python、 Ruby、Node.js、Andriod、iOS
nt
MP
HO
I
K
W
G
业务 开发 运维
指标、事件、日志、交易、详情、流量 业务交易、指标、告警、详情
API 网关
指标、事件、日志、交易、详情、流量
数
业务交易、指标、告警、详情
据 接
数据采集 器
数据采集 器
数据采集 器
搜索服务
入
消息服务
数
据 处
交易关联 / 拼接服 务 / 异常检测服务
等
历史数据 处理
实时数 据处理
续洞
持
察
AIOps
察 机器学习
持
洞 大数据
续
续 平台
洞
持
察
自动化 （行动）
商业价值
From Gartner’s Report
AIOps，即基于人工智能的IT运维 （Artificial Intelligence for IT Operations） ，是由Gartner 定义的IT运维管理新类别。
AIOps将服务管理、性能监测、自 动化结合在一起，以实现持续洞察 和改进的目标，并由大数据和机器 学习技术进行支撑。
等
StatsD、 Web Service、 JSON等
IT数据采集方式的选择
采集方式
基础监控协议
网络流量采集 日志采集 字节码探针
模拟拨测 SDK/API
适用场景
IaaS、PaaS层，服务器、网络、存储、操作系统、中间件、数据库、 应用进程，物联网传感器等网络及协议可达的IT资源状态和可用性指 标数据采集 提取网络包中携带的网络性能、用户体验、应用性能、交易等数据
收集系统、应用、业务等日志，进行事件、告警、交易等任意可标识 信息的采集分析 浏览器、移动APP用户体验数据采集，探针兼容的（Java、.Net、PHP 等解释型语言开发）应用系统的代码性能数据采集，应用调用链路追 踪数据采集 通过定时任务模拟用户访问和系统调用，主动探测应用服务的可用性 指标采集 可根据数据采集（任意数据、任意格式）需要，在应用开发过程中调 用SDK和接口采集数据
与已有ITOM工具的对接
JDBC，SNMP TRAP，Web Service，……
OneAP M
AIOps
海量数据处理与存储篇
海量IT数据处理的挑战
数据规 模
• 高并发总 量大
• 种类多样 • 格式各异
实效
• 毫秒级延 时
• 秒级处理 响应
• 逻辑复杂
海量IT数据处理平台
Age SN
EC IPM SD FLO LO
• 数据建模，模式识别，趋势识别， 故障隔离
• 数据清洗，去重，过滤，关联， 生成新数据
• 集中统一管理，历史数据存储， 实时数据存储
事
日
监
工
任
件
志
控
单
务
数据源
• 全量，海量，多样性，复杂性IT
数据
AIOps的核心价值
故障止损
故障规避
故障发现
故障修复
AIOps将在5-10年内成为ITOM的主流技术
OneAPM智能运 维平台解决方案
——用人工智能点亮您的IT数据
议题
1 2 3
从人工到人工智能 用人工智能点亮您的IT数据 迈出AIOps的第一步
议题
2 3
从人工到人工智能 用人工智能点亮您的IT数据 迈出AIOps的第一步
当前运维和业务团队面临的困境
不是没有数据，而是 数据太多 不是不想分析，而是 无从下手
AIOps的四个核心能力
从不同的数据源中获取数据
通过智能算法在数 据提取时和存储后 进行分析
对海量数据进行存 储
对海量数据进行高效访问
AIOps的技术栈
可视化 机器学习
• 多维度，个性化，角色化，场景 化展示
• 算法自我修改演进，新算法创建
算法 分析 计算 大数据
• 智能化选择，异常检测，异常定 位，根因分析
误率 • CDN质量 • 应用响应时
间 • 应用吞吐量 • 应用错误率 • 单个服务响 • 虚应拟时机间数量 •• 主单机个数服量务吞 • C吐PU量利用率 •• 内单存个利服用务率错 • 丢误包率率 • 平均建链时
间
• 交易错误率 • 交易处理时
间 • …… • APP页面响应
时间 • APP崩溃率 • APP网络请求
理
指标、交易、详情 指标、事件
数
据 存
任意IT数据 交易数据 用户体验数 流量数据日志数据 据
OneAPM智能运维平台的五个能力层次
发现 接入
存储 整合
梳理 关联
智能 分析
多
全栈IT数据发现与接入篇
全栈IT数据的采集范围
IT系统
监控对象
业 务 层
业务逻 辑
客户端
应 传统架
用
构
软
件 层
业务 系统
云架构
从人工到人工智能
人工运 维
• 降低系统低效对业务 的影响
• 多种分散独立监控工 具
• 专业化专家型人才 • 业务系统已经发生了
什么？
AIO ps
• 挖掘海量数据的业务 价值
• 统一大数据分布式处 理技术
• 智能算法与机器学习 • 业务系统将要发生什
么？
什么是AIOps
监测 服务管理 （观察） （交互）