“每一起严重事故的背后，必然有 29 次轻微事故和 300 起未遂先兆以及 1000 起事故隐患
——海恩法则”
运维之路上“事故”时有发生，如何及时对同类问题的“事故征兆”进行排查处理，以防止同类问题重复发生；如何实时监控并预测重大事故发生风险，防患于未然，成为组织数字化转型之路上的新议题。
传统IT系统架构
使运维进阶之路艰难坎坷！
数字经济不断发展，越来越多组织正全面推动数字化转型，加速效益增长。然而，伴随着业务系统的体量及日志分析难度不断增加，传统运维的进阶之路却举步维艰....
日志数据管理难：IT 设施多以分散建设为主，缺少统一监控平台入口，无法体系化洞察系统健康度
业务数据分析难：业务数据分散孤立，无法提取关联及共性
日志数据利用难：日志使用脚本命令或程序查看日志数据，运维效率低下
运维故障定位难：缺少全局化视角，无法实时监控并提供故障预警能力，快速定位故障源头
KPI智能分析
实时感知业务健康状态
面对传统IT系统架构下的运维痛点，如何一一化解，成功助力组织实现数字化转型？
爱数AnyRobot KPI智能分析来报道！基于指标数据及日志数据，提供全局业务建模能力，实现系统运行状态监控及健康度分析，多层级下钻分析能力，提升故障定位效率！
1.服务健康状态可视化展示 支持多层级下钻分析
服务分析器能够快速浏览各个服务的健康分数以及严重级别，支持数据下钻分析和SLO查看，实现故障快速定位分析；
支持多视图可视化监控，基于平铺视图和树视图，反映当前服务健康状态及依赖关系，快速定位到引发故障端点服务，提升运维效率。
2.全局业务视角监控，快速定位上游异常故障点
业务全景图能够通过基本图形及服务组件自定义业务场景逻辑视图；
支持各服务健康状态及 KPI 严重性可视化展示，快速定位故障异常点；
支持全局化运维管理，建立全局视角，展示各业务系统之间的关联关系，打破信息孤岛。
3.动态阈值告警，大幅减少误报，漏报，轻松实现告警降噪
告警事件审计根据智能算法，结合业务周期性变化，自适应周期性规律，自动合并降噪时间窗口内的告警事件，大幅减少误报漏报情况，帮助运维人员更高效、清晰的整合告警事件记录，避免产生告警风暴导致关键事件信息的忽略。
从实践看效果：
三大精彩案例齐验证！
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为助力组织化被动运维为主动运营，实时感知业务健康状态。2023年2月15日14：00爱数AnyRobot进行了KPI智能分析及案例分享研讨会。会上，爱数高级产品运营工程师汤学强从传统企业 IT 系统架构的运维痛点出发、对KPI智能分析进行介绍，并结合优秀案例分享和优势解读，全面展示了KPI智能分析的运维之道！
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