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以闭环逻辑集成在ARCANA上的AIOps能力，实现敏捷、自主的 IT 管理和运营自动化
快速发现时序监控数据异常
定位复杂系统的根源问题
将专家经验沉淀并智能化
结合知识图谱指导行动和修复故障的AIOps闭环能力，同时支持专家经验反馈，双重优化经验模型和机器学习，指导更精准的预警，不断缩短MTTR
集成指标和事件，对实时数据进行智能监控和分析，同时基于最核心指标值与趋势情况进行指标拆解，展示出各指标贡献率排行，以监视整个堆栈。
对监控产生的告警进行统一管理，同时采用应对复杂场景的AI算法，将周期性纳入考虑范围，通过设置动态阈值的方法对告警去噪、压缩与抑制。
结合各组件海量KPI，挖掘对告警事件造成最大贡献的KPI，通过逻辑因果图分析，定位到最有可能的引发问题的KPI指标或者相关线程，最终关联到具体的操作事件（例如变更，用户行为变化等）。
分析引擎结合根因历史库及根因模式库推荐Probable Root Cause。用户可以据此进行准确修复，也支持专家经验反馈校正，持续优化机器学习和算法。
针对实际运营过程中的典型场景，结合专家经验与机器学习算法，识别模式匹配度及辨别异常，提前预测发现设备过度劳累或使用不足，以确保最佳的工作负载。
观看AIOps用例
我们始终重视AIOps技术在业务中的落地性和可用性。在AIOps技术与行业know how的深度结合上 ，我们已经做了相当充足的准备与实践
以核心银行主要交易指标作为切入点，通过全域指标、日志、事件、业务等数据的深层关联分析，并依托专家知识与AI算法能力，驱动趋势预测、动态告警、根因定位、故障预警、故障处置方案推荐等ITOps关键模块，构建智能运维闭环，有效缩短核心银行系统MTTR。
AIOps for CoreBanking支持企业跨云数据的快速接入，并且通过边缘存储技术有效降低数据流量费用。以云服务响应时间以及调用次数作为主要指标，结合具有实时反馈机制的AI引擎，沉淀专家知识和经验优化算法，围绕云服务日志以及其他调用链相关指标关联分析，实现监控、告警、根因分析、故障预判的自动化闭环运维。
AIOps for CoreBanking遵循等保2.0标准，将安全与业务融合，在SIEM平台上结合AI算法、机器学习能力，形成威胁狩猎、态势感知、情报调查、等保合规、安全审计等信息安全闭环场景。帮助企业实时监测业务运行情况和合规之间的断层与偏离，并能够快速分析和响应安全问题，缩短安全事件响应周期，升级主动防御体系。
AIOps for CoreBanking
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