国内有哪些做IT智能运维的公司?

国内有哪些做IT智能运维的公司?,第1张

通常智能运维中的告警收敛场景,以机器学习算法为驱动,对海量的告警事件进行降噪和关联分析,辅助根因定位并可沉淀故障处理的知识,从而提升企业的运维效率,降低运维成本。 告警产生后,AIOps系统通过算法甄别 内容相关性(重复性、相似性)、时序相关性和拓扑相关

事件来进行告警事件的自动化抑制。这类收敛抑制,往往能得到99%的告警压缩率,极大地提高了告警有效性。

在一个完整的智能运维告警产品里,除了告警收敛,还可以基于故障传播链及拓扑信息 ( 可选 ), 智能发现突发故障场景;基于告警“熵值”算法,实现告警的动态优先级推荐;通过时序以及拓扑关系定位故障场景根因,并进行根因标记。当这些都可以完成时,由告警事件一步步引导的根因定位和排障,才是真正智能运维发挥了作用。

随着企业数字化转型的加速,IT运维数据也迎来了爆发式增长,随之产生了更多的挑战。对于众多企业来说,在IT建设的过程中都部署过各种运维工具,但各类监控数据只会保存并做固定阈值的简单告警,这些数据互相之间不通,无法对数据进行统一分析。传统运维工作依赖工程师的经验,难以复制和留存。

部署智能运维系统后,能有效地解决这些痛点,提高运维效率。即便是现有的工程师数量也能应对数百倍增长的数据和系统。

完整的智能运维系统包含:

(1)数字运维中台:提供数据治理服务、流批一体化服务和AI算法平台服务。

(2)统一监控中心:将监控对象与运维数据关联,实现对象视角的全面可观测性方案

(3)告警辨析中心:智能化集中告警,构建闭环告警管理

(4)指标解析中心:集中管理监控指标,AI算法智能化检测分析

(5)日志精析中心/日智速析专家:海量数据处理,串联及多维分析,实时聚类检测

(6)运营决策中心:多源数据接入,多设备统一管理,自定义观测场景

简单说来,就像智能手机最终替代传统手机一样,未来的IT运维也会由智能运维统领。除了实现运维工作的降本增效外,更能提供业务视角的观测,彰显运维数据的业务价值。(这一点已在多个客户处被验证)

国内有哪些做IT智能运维的公司

极其流行,同样也是竞争力极其大的一种商业模式。虽然国内软件开发公司都发展壮大起来了,但是各地软件开发公司的实力及资质仍然参差不齐。下面为大家介绍下近期国内软件开发公司的排名汇总。

1:华盛恒辉科技有限公司

上榜理由:华盛恒辉是一家专注于高端软件定制开发服务和高端建设的服务机构,致力于为企业提供全面、系统的开发制作方案。在开发、建设到运营推广领域拥有丰富经验,我们通过建立对目标客户和用户行为的分析,整合高质量设计和极其新技术,为您打造创意十足、有价值的企业品牌。

在军工领域,合作客户包括:中央军委联合参谋(原总参)、中央军委后勤保障部(原总后)、中央军委装备发展部(原总装)、装备研究所、战略支援、军事科学院、研究所、航天科工集团、中国航天科技集团、中国船舶工业集团、中国船舶重工集团、第一研究所、训练器材所、装备技术研究所等单位。

在民用领域,公司大力拓展民用市场,目前合作的客户包括中国中铁电气化局集团、中国铁道科学研究院、济南机务段、东莞轨道交通公司、京港地铁、中国国电集团、电力科学研究院、水利部、国家发改委、中信银行、华为公司等大型客户。

2:五木恒润科技有限公司

上榜理由:五木恒润拥有员工300多人,技术人员占90%以上,是一家专业的军工信息化建设服务单位,为军工单位提供完整的信息化解决方案。公司设有股东会、董事会、监事会、工会等上层机构,同时设置总经理职位,由总经理管理公司的具体事务。公司下设有研发部、质量部、市场部、财务部、人事部等机构。公司下辖成都研发中心、西安研发中心、沈阳办事处、天津办事处等分支机构。

3、浪潮

浪潮集团有限公司是国家首批认定的规划布局内的重点软件企业,中国著名的企业管理软件、分行业ERP及服务供应商,在咨询服务、IT规划、软件及解决方案等方面具有强大的优势,形成了以浪潮ERP系列产品PS、GS、GSP三大主要产品。是目前中国高端企业管理软件领跑者、中国企业管理软件技术领先者、中国最大的行业ERP与集团管理软件供应商、国内服务满意度最高的管理软件企业。

4、德格Dagle

德格智能SaaS软件管理系统自德国工业40,并且结合国内工厂行业现状而打造的一款工厂智能化信息平台管理软件,具备工厂ERP管理、SCRM客户关系管理、BPM业务流程管理、

OMS订单管理等四大企业业务信息系统,不仅满足企业对生产进行简易管理的需求,并突破局域网应用的局限性,同时使数据管理延伸到互联网与移动商务,不论是内部的管理应用还是外部的移动应用,都可以在智能SaaS软件管理系统中进行业务流程的管控。

5、Manage

高亚的产品 (8Manage) 是美国经验中国研发的企业管理软件,整个系统架构基于移动互联网和一体化管理设计而成,其源代码编写采用的是最为广泛应用的

Java / J2EE 开发语言,这样的技术优势使 8Manage

可灵活地按需进行客制化,并且非常适用于移动互联网的业务直通式处理,让用户可以随时随地通过手机apps进行实时沟通与交易。

人工智能经历了六十多年的浮浮沉沉,随着计算算力的进步,算法的创新和互联网发展下的海量数据积累,人工智能技术未来十年将焕发出新的活力,成为最具有冲击力的 科技 发展趋势之一。

在HUAWEI CONNECT 2020期间,华为基于对电信领域的深刻理解和多年经验沉淀,带来了《AIOps使能服务》的分享,旨在结合电信领域应用场景,使能网络达到自动、自愈、自优和自治的自动驾驶网络,提升整个网络的效率,降低OPEX。

AIOps成为电信网络运维智能化转型趋势

随着“5G 新基建”的加速实施,数字经济发展迎来新的动能。不仅推动投资消费的快速成长,还将驱动各行业的数字化转型升级。随之而来的是网络问题复杂化与业务质量高要求的挑战,运维能力的演进成为电信网络能否持续发挥效能的关键因素。

电信网络运维作业正面临问题发现被动(75% 问题由用户发现),故障根因定位难(90% 时间用于问题定位)的业务挑战。同时,各专业运维支撑系统功能也面临开发周期长,闭环流程自动化程度低的技术瓶颈。因此,运营商期望引入AI实现智能运维,做到主动维护和故障自愈。

在运维支撑系统的演进方向上,AIOps(运用AI及大数据技术解决运维问题)已经成为电信行业运维智能化转型的趋势和共识:构建AIOps平台能力,支撑不同运维场景应用。在未来五年内,电信行业市场的运维系统和平台将加速AI能力的升级,成为电信领域AI应用的核心场景,投资占比达到60%。

因此,AIOps已经成为电信网络运维智能化转型趋势。通过构建电信领域AIOps平台能力,快速实现智能运维升级。

华为AIOps助力网络提升可靠性及使能智能化运维

按照自动驾驶网络的等级定义,运维的智能化目标是要实现全域、全流程的预测性运维,自动监控、定位、自愈。

华为AIOps使能服务作为自动驾驶网络AI引擎NAIE的核心能力,基于AI平台,提供了一系列的电信领域AIOps原子能力以及组合编排能力,使能网络管控析单元、智能运维解决方案等运维系统,最终帮助运营商打破原有的烟囱式建设方式,将各专业运维系统的应用与AI能力解耦,采用分层的服务化架构对接共享数据中心,集中提供AIOps能力,适配运维场景应用百花齐放的需求。

如下是华为AIOps使能服务预组合编排好的服务,可开箱即用:

kpi异常检测服务, 快速智能识别海量kpi/kqi的异常情况,广泛应用在网络性能和质量监控场景;

故障识别与根因定位服务, 根据海量告警结合对应网络拓扑和传播知识,实时识别故障及根因网元及告警,可自动学习知识规律,保证持续优化,可广泛应用在各种网络场景;

日志异常检测服务, 实现日志的自动分类和统计规律发掘,实时监控出系统的异常行为和相关日志,可广泛应用在IT及电信网络场景;

硬盘异常预测, 可智能预测短期内(14天)的硬盘故障,以采取规避预防措施,以免对业务产生影响,广泛支持主流厂商的HDD及SSD型号。

细数华为AIOps使能服务四大核心竞争力

提供丰富的AIOps原子能力: AIOps的原子能力覆盖运维全流程,包括预测、检测,定位、执行。原子能力库支持流量预测,故障预测,KPI异常检测,日志异常检测,CHR异常检测,异常关联分析,事件聚合,根因定位等20+原子能力。

作为电信领域的AIOps使能服务,具备两个核心特点:一是基于华为电信领域的经验,原子能力将AI算法与电信领域行业知识融合,预制了默认的电信领域模型参数,同时支持现网运行态的调优,解决当前通用算法模型在具体行业落地效果差的难题。目前,已经在现网得到了规模验证。

另一个是AIOps原子能力采用标准化模型规范,统一数据输入,参数配置,结果输出等接口。为AIOps单点原子能力到灵活的组合串接提供了基础。

组合编排与DevOps能力: 通过组合编排功能,使用者可选择业务场景所需的AIOps原子能力,通过可视化方式完成流程串接,并进行业务泛化参数配置,包括数据接入方式,模型参数,内置电信领域泛化参数,事件通知方式、可视化Dashboard等配置。上述能力支持可视化编排或接口调用方式实现。此外,基于NAIE平台训练服务,AIOps的原子能力库支持使用者根据实际业务需求开展算法模型的创新与开发,不断扩展AIOps能力。NAIE的生态服务也提供专业的人员培训赋能。

支持电信领域数据对接: 支持KPI、告警、日志、xDR等电信领域主流运维数据。支持Kafka,数据库,文件系统,Restful等电信运维系统的主流数据对接方式。AIOps使能服务提供通用的数据源对接和标准化数据治理组件,通过配置项快速建立与运维系统的数据源连接,通过SDK将不同的数据类型和格式治理成标准化的AIOps原子能力输入集,用于模型训练和推理。

场景组合服务: 围绕运维全流程(发现、分析、处理)提供预制典型场景组合应用,快速接入运维流程。

综上所述,华为AIOps使能服务作为智能运维AI能力引擎,融合AI的技术优势与华为在电信领域的专业优势,为运维系统的智能化演进提供AIOps平台能力支持,助力到各专业运维系统的应用快速上线,让运维专家专注场景应用设计和业务目标达成。

华为AIOps助力运营商及企业网络打造最佳实践

在KPI异常检测方面,电信网络中,通过KPI来预测和检测网络问题是最普遍的场景。通过AI算法基于 历史 数据自动生成每个KPI的动态门限,避免传统静态门限带来的误报和漏报。

华为NAIE融合了电信领域的运维业务特点,提供单指标/多指标检测,异常原因关联分析,模型的自学习调优等关键能力。目前已经用在核心网,无线,数通等不同业务领域。国内某运营商采用了核心网KPI异常检测服务以后,实现提前5小时识别异常并主动预警,降低了业务损失。

在告警根因定位方面,发现异常或者故障之后的定位是运维流程中的难点,如何准确的将多维度的异常、告警等事件进行汇聚,减少故障噪声,准确定位到具体原因?这些工作目前主要依赖专家经验或者手工分析,而且受限于分析算力和知识信息,效果并不好。

华为NAIE AIOps通过AI算法与业务的融合,支持多类异常/告警等事件的智能故障定位,自动实现时间,拓扑和故障传播图等维度的事件汇聚和根因定位。目前已经应用到无线接入网等业务领域,经过实际验证,无效上站减少60%,根因识别准确率85%+,运维效率整体提升15%。

写在最后,电信领域AIOps落地的关键是需要将行业知识与AI技术融合。网络运维系统的AIOps能力构建的趋势是业务与能力解耦,做到AIOps能力的复用、拉通,支持,适配运维场景应用百花齐放和快速上线迭代的需求。

因此,AIOps使能服务作为智能运维AI能力引擎,融合AI的技术优势与华为在电信领域的专业优势,为运维系统的智能化演进提供AIOps平台能力支持,助力到各专业运维系统的应用快速上线,让运维专家专注场景应用设计和业务目标达成。目前,华为AIOps使能服务已经在无线,核心网,数通等网络域得到了广泛的应用。

1蚁巡运维平台

蚁巡运维平台是一台简单实用的运维设备,只需要接入网络,按向导简单配置,就可以使用。蚁巡能自动发现需要监控的网络设备、服务器和服务,主动巡检网络设备、服务器和服务的运行状态,发现业务系统隐患,智能预警,保障业务正常运转。蚁巡以业务为中心,自动探测网络设备、服务器和服务的可用性、性能、使用率和吞吐量,对数据进行分析处理,为用户呈现直观易于理解的图表,发现问题及时运维,并记录运维日志。蚁巡简单实用,投资成本低,是业务系统运维的好帮手。

2、EXPRESSCLUSTER

NEC的高可用集群产品EXPRESSCLUSTER是支持Windows和Linux平台的专业集群中间件软件,可用于构建高可用性、高可靠性以及高扩展性的集群系统。不论是低成本的纯软件镜像集群,还是使用磁盘阵列的大规模集群系统,EXPRESSCLUSTER都可为您轻松构建,从而为企业的24x365的关键业务应用提供了强大的保障。拥有高可靠性高可用性---在要求持续运行的关键业务系统中,由于服务器宕机等故障所造成的业务停止将带来无法估量的损失。在由EXPRESSCLUSTER构建的集群系统中,即使某台服务器发生故障,用户业务和数据也可迅速切换到健康的服务器上,从而保证了整个系统对外服务的正常,为企业24小时x365天的关键业务应用提供了强大的保障。 远程管理简便 *** 作---提供标准的GUI用户界面和基于Web的跨平台控制终端这两种集群管理方式,可远程管理集群,极大的方便了系统管理员的 *** 作和管理。

3、NetGain Enterprise Manager

NetGain Systems公司提供的NetGain EnterpriseManager(简称EM)是完全以业务为主线的对用户IT基础架构实时监测与管理的解决方案。

NetGain EM作为世界上第一款即插即用的硬件IT管理设备,通过基于WEB页面 *** 作,帮助用户轻松实现对IT业务系统管理,确保核心业务稳定运行。这种全新的技术实现方式大大简化实施和使用过程,使用户对IT管理的满意度达到前所未有的高度。

4、Tivoli

IBM IT运维和服务管理解决方案。IBM软件Tivoli 提供了智能基础设施管理解决方案,有助于客户在随需应变世界中洞悉和主动管理 IT 系统的商业价值。Tivoli软件凌驾于客户系统的单个组件之上,它利用基于策略的资源分配、安全、存储和系统管理解决方案,提供了管理和优化关键 IT 系统的集成视图。

5、NETBASE

NETBASE作为定位于全IT架构系统管理,尤其注重分析运维的特点,注分析使用者的特点,为系统管理人员提供了“基于网络平台,面向客户应用”的网络资源与应用服务资源的全IT架构管理系统及解决方案,是用来帮助IT运维人员,缩短故障解决时间和提高工作效率的有力工具。它可以全面主动的采集IT环境的状态信息和性能数据。包括:网络设备、服务、系统、数据库、中间件、应用软件和行业专有业务软件;为您集中展示业务系统各个IT环节和组件的整体状态试图;监测到IT环境的状态或性能异常时能及时报警;发出颜色警报;通过颜色警报、电子邮件或手机短信等多种形式结合的方式,将IT系统的事件自动及时通知到您;保存历史性能和故障数据,供您查询分析。NETBASE提供了完整的产品,以监测整个IT基础设施,完成从底层环境,到高层业务应用的全面运维管理。已在政府机构及金融、电力、医疗、教育等行业得到了广泛的应用。

6、Guoyu Ahoova Software

Ahoova是基于ITIL V3和ISO20000国际标准推出的企业级流程化IT服务管理软件(ITSM),也是一种帮助企业或组织机构有效提升业务服务水平的解决方案(Business Service Promotion Solutions),产品国际化程度高,面向全球市场;包括基于ITIL框架的各类相关功能模块:门户管理、请求(事件)管理、问题管理、变更管理、配置项(固定资产)管理、知识库管理等,功能齐全。整套系统以JAVA开发,B/S结构,可维护性、可扩展性、安全性、跨平台能力、客户自定义能力等等都很强,并且可以集成其它的主流企业级应用系统、呼叫中心等等。该产品广泛应用于海内外的大型企事业单位、连锁品牌企业、制造业及IT外包商等领域。

7、Apex ITManager

泰信科技有限公司IT运维和服务管理解决方案。公司旗舰产品Apex ITManager已经在电信、电力、政府、教育、金融、医疗、公安、石油石化等各行各业得到了广泛的应用,为广大客户从根本上解决了困扰已久的IT运维难题,大大提高了用户对网络的利用效率和服务质量。

8、Broadview

Broadview的系统架构清晰,采用层次化、模块化的设计理念: 系统整体功能覆盖全面,各模块功能独立、松散耦合,便于根据需求自由组合。同时Broadview系统具有显著的开放性和持续发展能力,通过它的Probe插件体系和数据交换接口,可平滑的扩展系统功能并与第三方产品进行集成。

9、BTNM

BTNM通过对组成网络服务的IT基础架构各方面(从网络设备到服务的物理载体—服务器,再到各种应用程序)进行分层透明的监视,最终实现了以IT运维为对象的综合管理。BTNM丰富的管理模块,构成了这一完整的管理体系。

10、Mocha

摩卡IT运维和服务管理解决方案。摩卡软件有限公司,成立于1998年,是目前亚太地区最大的软件产品和解决方案提供商之一,多年来致力于IT运维管理软件的研发。

11、Siteview

SiteView网管软件是世界领先的网管产品。它以net开发,采用分布式架构,支持多国语言,界面美观、细节完善。SiteView专注对局域网、广域网和互联网上的系统应用、服务器和网络设备的故障监测和性能管理,是集中式、跨平台的系统管理软件。

12、卡西亚

卡西亚作为目前IT运维行业布局移动终端管理较为领先的企业,其成长经历与Salesforce异曲同工 。在卡西亚之前,微软、赛门铁克、IBM以及蓝代斯克等企业已经是中国IT运维市场的老面孔了。但卡西亚敏锐地发现,市场上真正功能全面且简单易用的产品并不多,更无论贯穿始终的自动化能力了。因此运维市场,尤其是桌面运维,充斥了大量的处女地,市场潜力巨大。卡西亚是基于Web的新一代自动化IT系统管理解决方案 ,用户可以通过一个集中的管理控制台来安全掌管其基础架构、并完全透明、远程地管理服务器、台式机、移动设备(笔记本电脑和智能手机等)以及嵌入式设备。

13、TRAMIS

科技风险分析管理综合解决方案(TRAMIS – Technical Risk Analysis & Management Integrated Solution)发源并服务于银行业,为信息科技部门提供客观数据采集、审计监督和数据分析,辅助以银行业普遍使用的信息科技运行维护管理工作流程,针对银行业进行设计开发的,基于过程的综合分析管理平台。

TRAMIS基于信息科技系统的各种客观数据,提供多种科技风险规避和审计监督的渠道,为客户提供综合的科技风险分析和管理平台,协助客户提高信息科技系统运行管理的效率。其功能也适用于电信、电力、政府、公共事业、企业等各个行业的信息科技部门对于计算机和网络系统的运行维护和分析管理。

IT运维管理 是ITIL标准体系的基本依据,不仅要建造底层基础设施完善,以实现流程管理的基础上。在电信IT运维管理理念,金融行业的应用是非常受欢迎的,因为这些行业用户的高度信息化,信息系统依赖于日常运作,离不开电脑,所以从一开始就比较重视管理。而一些用户,特别是中小企业,依赖电脑和网络上不那么迫切的组织,IT运维管理需求并不十分迫切。几年前,有向公众开放,许多政府反腐败的网站报告系统,税务系统的窗口,因为系统处于中断短时间内流量过高,在一定时间内,系统不能正常运行中引起,其中暴露的主管部门强调IT运维管理这个问题,一个问题往往实现运维管理的重要性。

IT运维管理 的作用:

IT运维管理的功能是保证IT数据、业务数据和业务连续性的连续性。业务部门总结出最直接的要求是-网络是连续的,系统不会瘫痪,数据不会丢失。

此外,它还可以有效地解决用户的问题。例如,信息中心主任应将信息部的工作报告给决策层。IT运维管理可以为信息中心主任提供一种计算方法或表格,对整个信息系统的运行进行量化,还可以有一系列的数据向决策级别报告信息部门的 *** 作。

IT运维管理不只是一个工具,更是一种服务,ITIL实施的阶段,首先提供了一系列的网络监控工具,网络管理,服务管理,桌面管理,安全管理等,它们可以实现系统自动监视巡逻的信息时,巡逻室通常是人工成本节省,从而减少工作量。从管理水平。另一方面,当地政府的信息中心的现状是:在某一时间的网络工程师只能解决网络故障发生时,下一个问题,另一个网络管理员必须花费一些时间来解决,应用工程师可能只知道如何申请,硬件维护人员可能会说,各管各的,工作人员也必然固定的位置,人要离开,这个系统不能改变的,出了问题必须拿回来的技术人员。一个成熟的信息部门,人员不应该受到约束,应该有一个标准化的工作流程,这个时间规范是非常重要的,IT运维工具就可以帮你解决上述问题,并实现知识沉淀,网络配置,等等。

IT运维减少成本

IT运维管理中最重要的是体现在用户可以提高客户满意度,提高了用户,这是用户最重要的需求的运维水平。通过不断提升用户的管理水平,提高了用户的系统可用性,降低服务中断时间,提高客户满意度。

其次是通过有效分配资源,可以最大限度地利用系统和资源,即在另一个层次上降低成本。

最后自动监控系统实施后减少对人的工作负担,降低人工成本,不一定是大量的工作安排大量的人,则可以通过自动监控工具做到这一点,减少工作量。

IT运维管理解决方案不仅是大型企业所需要的

大型企业的信息化程度较高,对信息系统的依赖性也较强。电脑室的规模是巨大的。这样,仅仅依靠手工工作当然就不忙了。因此,信息化程度较高、信息化规模较大的用户对信息技术运输管理的需求就更加迫切。由于这种需求的紧迫性,大型企业实施其运维管理的情况很多。但这并不意味着只有大公司才需要它的运维管理解决方案。一些中小企业也因信息化程度不同而有不同的需求。如果一个公司有几个开关和一两百台个人电脑,它可能无法使用更复杂的it *** 作和维护管理解决方案进行自动化管理。然而,对于一些地级市政府用户来说,他们有数百台个人电脑和10台服务器,而这样的规模可能需要一个工具来管理。系统问题可以是及时报警、系统潜在的风险,也可以是预警。It运维管理工具以如此微妙的方式正式提高了业务支持能力。

IT运维管理的新趋势

IT运维的目标是提高系统的可用性,提高服务能力。现在做的运维信息部门一般有两种方式,一种是为了提高自身的管理水平,基本训练,尽量让更多的详细的网络监控,监控更加智能化;完善循环管理,流程,不断优化内部管理。在另一方面,越来越多的企业IT部门将部分或全部IT资源,网络维护外包。这些企业的IT部门做了公司的好工作外包管理即可。通过量化,流程外包服务保证满足业务服务水平。

IT运维管理市场格局

大型外资企业进入市场较早,前期占有较大的市场份额,但这些国外软件不适合国内情况,很多单位从国外厂家购买软件,但实际效益不是很大,没有真正使用。因此,与国外软件相比,国产软件更贴近国内用户的需求,更贴近国情,了解客户需求,从而使it管理发挥其应有的效益。

网强网络管理软件 ,专注于为客户提供卓越的全面IT网络运维整合服务,实现软硬件一体化IT网络监控方案,打造IT网管软件产品的智能化运维、自动化管理的网管需求,遵循用户实际使用习惯,以管理概念为导向,为您提供全方面多纬度的IT网络运维管理平台整合服务。

以上就是关于智能运维是如何抑制告警风暴的全部的内容,包括:智能运维是如何抑制告警风暴的、智能运维有哪些好处、国内有哪些做IT智能运维的公司等相关内容解答,如果想了解更多相关内容,可以关注我们,你们的支持是我们更新的动力!

欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: https://outofmemory.cn/langs/8845759.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2023-04-22
下一篇 2023-04-22

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存