ARCANA 敏捷应对企业未来的数智能力

帮助企业应对快速变化和不断成长的 IT环境与快速且弹性变化的业务发展

DEMO体验入口
帮助企业规模化引入高价值的新数据源和使用场景
规模化多源异构数据——摄取外部系统和设备的各类数据
多维度标准化集成——包括关键字识别、模式识别的标记能力
数据安全按需转发——包括对敏感数据进行脱敏或加密后转发
分布式数据存储——轻松纳管海量机器数据
帮助企业进行跨历史数据和实时数据的洞察分析
数据可被准实时检索——对原生数据切片后保持热数据状态
实时数据的秒级流式处理——具有动态索引功能的搜索分析引擎
跨域分布式搜索能力——通过分布式搜索能力对跨域数据进行统一分析
高并发的微索引智能整合——分析节点对索引智能分片,确保快速响应
帮助企业打通跨业务、跨系统的数据关联与洞察
支持指标一致性分析——分析业务指标和技术指标的一致性
实现字段级数据解析——打通数据血缘分析、影响分析、关联度分析
等支持端到端数据互通——构建与不同业务部门相关的多种语义
实现跨专业系统协作——提供数据处理全过程的可见性

摄取任意源与结构数据

ARCANA的
数智边缘节点[ARCANA Edge]*

洞察实时与历史数据

ARCANA的
[NANO INDEXING]技术*

元数据管理与分析

ARCANA的
[DAM]元数据管理能力*

面向混合云环境

ARCANA的
[边缘存储与计算]性能*

水平扩展及高可用

ARCANA的
[分布式+解耦]活性架构*

AI嵌套自驱动

ARCANA的
[AI²]赋能引擎*

帮助企业安全且低成本地实现混合云数据融合与实时分析
多云服务拓展——支持本地私有云及公有云的对接
混合云数据安全——有效利用混合云资源并保有数据控制和隐私
平衡云端运行任何工作负载——云化存储体系和数据的动态转发
边缘协同计算——将庞大的数据分析任务拆分成纳米级计算
帮助企业灵活敏捷面对IT和业务的激增和变化
灵活扩展的非对等架构——边缘端与分析节点的松耦合
无需重新构建即可扩展——边缘节点和分析节点均支持横向水平扩展
高可用分析节点——支撑分析节点间解耦部署的主备多活模式
在复杂IT环境中快速启动——高灵活组件部署
帮助企业最大价值获得AI驱动的数字运营
认知可供分析的数据模型——通过AI学习数据特征,自主提炼数据模型
智能算法选取——每类算子基于数据模型自动匹配最优AI算法
动态调参优化——支持对数据模型和AI算法进行专家反馈
深度价值挖掘——通过匹配场景的人工智能算法,在大规模数据中挖掘关联关系
帮助企业从容应对未来运营的关联搜索分析
支持统一语言高级搜索分析——使用SPL语言利用管道方式实现数据的搜索、分析、关联
跨数据结构的数据洞察——利用数据模型对异构数据关联分析
问题快速定位溯源——利用搜索分析引擎能力对事件根因溯源
集成开箱即用的AI算子——搜索语言对AI算子的集成实现算法的快速易用
帮助企业构建整个团队的可见性协同
即刻与定时快照——保留关键时刻的数据与分析
快速分享洞察结果——可编辑评论的数据看板分享专家经验
多版本管理的仪表板——对仪表板进行历史版本管理,实现一键回退
在线跨组织协同——通过线上协同作业能力支撑事件的异地协同
支撑企业智慧数据运营自动化的闭环系统
智能编排——提供可拖拽配置的定时任务与编排,自驱动的响应流程优化
及时告警——提供预定义的告警算法,针对特定的事件进行及时响应
提前预警——对未来事件进行提前预警并采取主动干预措施
数据运营闭环——形成采集->分析->执行->预警的流程闭环

集成AI算子的搜索分析能力

ARCANA的
[A+∞]搜索分析引擎*

跨组织可视化协同

ARCANA的
[X-TEAMS]协同能力*

编排、工作流、自动化

ARCANA的
[A-Orchestration]智能编排引擎*

立即体验振奋人心的AI功能

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即时资讯 2023-03-27
智能运维和传统运维有何不同?发展方向怎么样?
智能运维是什么?智能运维就是IT领域常说的AIops,是一种对日常的数据进行分析和学习后形成的一套机器算法,智能运维需要与监控器、服务台、自动化系统等其他机器进行联动,从各个系统中提取数据,进行数据的分析和记忆学习,然后产生决策模型,最后服务于用户的实际需求。
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即时资讯 2023-03-27
企业应用运维对象管理模型系统好处?
运维对象管理模型是一套基于ITIL服务管理理念而开发的管理模型,专门用于企业的运维管理系统。随着互联网技术的发展和应用领域的拓展,企业运维管理系统也在不断进化升级。本文将介绍运维对象管理模型的基本概念和应用优势,以及如何为企业提供高效的服务管理。
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