全新七牛云PSIA平台亮相:打破数据孤岛的“魔盒”?

[亿欧导读]

7月9日,知名的云计算及数据服务提供商七牛云推出了在Pandora平台上面向智能运维的(AIOps)新平台—PISA,该产品通过高性能、低成本的计算能力,打破数据孤岛,对IT系统进行智能化运维管理(www.raox.cn)。

伴随着数字经济时代的到来,互联网主体已经渗透到企业及其全产业链条当中。如今,以互联网为依托的数字经济正以“变局者”的姿态给市场带来变化,而这种数字化转型也成为企业不可回避的命题。据IDC调查报告显示,在全球TOP2000的企业中,有2/3的企业管理层将数字化转型作为企业战略的核心。

在数字化转型的过程当中,企业IT系统逐渐融入企业从而使其从传统走向信息化,这也导致企业对IT系统的依赖程度与日俱增。而作为负责IT系统服务的稳定性、确保长期为用户提供服务的业务领域,运维的重要性也随着信息化的发展愈发的获得重视。

7月9日,国内知名的云计算及数据服务提供商七牛云推出了在Pandora平台上面向智能运维的(AIOps)新平台—PISA(Pandora Intelligent Service Analysis,Pandora智能服务分析),该产品通过输出强大、稳定、高性能、低成本的计算能力,从而打破数据孤岛,对IT系统进行智能化运维管理。

赋予业务视角,PISA全貌监控运维场景

从产品特性上可以看出,PISA推出的一体化智能运维管模式,主要从“监控、预测、定位”三方面对IT数据进行智能管理。

IT监控运维,起源于各设备厂家的网元网管等监控工具。伴随着信息化的发展而升级换代,经历了大数据、虚拟化、云计算等技术革命的考验逐渐完善成熟。IT监控运维系统从最开始的解决故障,到提供高效的运维服务,已逐渐成为IT运维部门日常运维工作中必不可少的工具。

随着信息化及互联网普及推广,企事业单位已经从大规模的信息化建设向信息化运维转变。但是目前,在企事业单位的传统运维场监控景中,如今依旧存在着重操作、轻理论,重结果、轻总结的实际情况。据统计,在日常的IT运维中,约70%以上的故障是由业务人员首先发现。这也说明,在传统运维工作存在着大量的监测盲点,运维的工作处于相对被动的状态。

为了针对上述问题,PISA基于业务角度对指标进行统一梳理与监控,通过梳理每个服务中需要监控的关键指标-KPI,定义每一个KPI的重要性,从而实现实体角度的多KPI监控,进而完成对IT系统业务的全貌监控。

不仅如此,PISA还能够基于业务视角绘制业务流程与拓扑,通过拓扑视图展现将最严重的服务和KPI呈现在最前面,运维人员可直接关注到业务中不健康的情况,对于不健康的服务可点击下钻进行故障分析,并且可点击服务/KPI进行服务详情查看故障详细信息。

快速查找潜在异常,预测提前发现问题

除了有效的监管能力,PISA基于pandora平台的智能数据能力,能够更快的发现问题,并且修复问题。

在传统的运维场景中,存储的管理客户端,硬件服务器的web管理控制台,或通过查看日志/硬件设备的指示灯等方式查看运行状态和性能指标。然而,这些繁琐的方式会增加运维工作量,影响故障发现的及时性。此外,由于缺少有效的流程管控机制,运维工作总是处于“救火式”状态。事前无准备,事中无跟踪,事后无法追溯,运维经验无法沉淀积累与复用。

而此次推出的PISA产品能够通过动态阈值、异常检测等算法学习数据学习数据模式,自动检测异常,并且故障预测帮助用户提前发现问题,争取问题处理时间窗口。

据七牛云方面介绍,PISA能够同时支持KPI阈值静态阈值和动态阈值。静态阈值是基于运维人员历史积累的经验规则制定KPI阈值,主要适用于阈值在一个特定范围波动类型的KPI,没有周期、趋势的数据。而动态阈值则是通过统计、异常值检测、时序分析等方法计算KPI的阈值上下界,自动适应周期规律+结合自定义的置信区间参数,适用于带有周期与趋势,变化范围不确定类型的KPI。

(KPI支持设置动态阈值准确查找异常/来源:七牛云授权)

此外,PISA能够通过时序分析方法进行KPI预测,并且通过回归算法、分类算法推系统进行服务健康分数的预测。在该预测程序中,PISA将历史KPI和服务健康分数作为输入变量,未来的健康分数作为输出变量,多KPI综合预测服务的健康情况,进而提前发现故障。

根因挖掘,有效缩短MTTR

除了具有监控与预测故障的智能之外,PISA还能通过根因挖掘快速定位企事业单位的IT系统中存在的故障。七牛云方面表示,在PISA平台上可将任何相关联的KPI放在根因挖掘面板中进行分析,通过动态阈值方法,智能定位高贡献度异常KPI,帮助运维人员进行快速故障定位。

以银行业务交易场景为例,PISA能够基于单个KPI的异常检测准确查找异常。例如,银行的交易量呈现一定的周期性,在早上9:00-11:00,下午1:00-3:00会出现波峰的情况,若设置固定阈值会出现误报漏报的情况,动态阈值能够更加准确进行异常检测。

此外,PISA还能够基于实体的异常检测。例如,银行的吞吐量在负载均衡的几台机器上呈现相似性,若突然某台机器出现与其他机器明显不同的情况,则表示负载均衡可能出现异常,或者是某台服务器上的异常了。进而减少了故障查找时间。

七⽜云成⽴于2011年,是国内知名的“云+数据”一体化 PaaS 服务提供商。该公司持续在海量⽂件存储、CDN内容分发、视频点播、互动直播及⼤规模异构数据处理领域的核⼼技术进⾏深度投⼊,赋能各⾏各业进⼊数据时代。

如今七⽜云建⽴了统⼀的异构数据湖(Data Lake),打造了完备的视频云服务和多媒体数据处理平台(Dora Platform),并创建了简洁开放的机器数据处理平台(Pandora Platform)。

目前,使用七牛云的企业客户和开发者数量已经超过100万,包括OPPO、B站、爱奇艺、平安银⾏、招商银⾏、上汽集团等知名企业,间接覆盖了90%的网民。

本文来源于亿欧,原创文章,作者:马渭淞。转载或合作请点击转载说明,违规转载法律必究。

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