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大型金融机构解决方案

大型金融机构,通常已经有相当的数据监控和分析系统,运维大数据的日增量也超过1TB,总数据量超过100TB。
夏洛克AIOps平台,以中台架构集中管理运维数据,并进行实时分析。
让异常发现和故障根因定位控制在数分钟内。

主要大型金融机构落地案例:
中国银联、交通银行、浦东发展银行、国家开发银行

区域银行解决方案

区域银行多服务于本地金融,业务系统数量不少,日增IT运维数据数百GB级别,很多已部署第三方监控,但数据各自孤立。
夏洛克AIOps提供极其丰富的接口,接入第三方数据。同时,也可自行实时秒级采集日志等数据,并通过机器学习算法进行异常检测、故障预警,极大地降低MTTR和运维成本。

主要区域银行落地案例:
宁波银行、稠州商业银行、厦门国际银行、东莞银行

保险证券解决方案

保险证券业的数据常常分散于总部数据中心及其他地方的分中心,总体分析和处理十分不易。
夏洛克AIOps平台采用总分中心的方式,实现了数据汇总分析。同时,一改依赖规则设置进行运维排障的传统做法,由智能算法分析运维数据,进行根因定位、辅助排障,大幅提升运维效能。

主要保险证券业落地案例:
上证信息、郑州商品交易所、方正证券、中国信登、中体彩

智慧城市解决方案

智慧城市建设的场景中,实时监控、告警收敛为交通业的IT运维保驾护航。
夏洛克AIOps平台除了实现Web访问日志的采集和分析外,也对监控系统的告警和性能数据进行智能分析,如:智能基线、告警智能压缩、应用健康度评估等。在智慧交通应用上发挥着巨大作用。

主要智慧城市落地案例:
上海铁路局、东方航空

政府机关解决方案

越来越多的政府机关上线了云服务系统。
夏洛克AIOps平台配合政府云服务,适应多个委办局数据统一采集。既打破数据孤岛进行统一监控,又能满足不同应用的独立智能场景。

主要政府机关落地案例:
上海政务云

智能制造解决方案

夏洛克AIOps平台除了对告警、日志、指标等进行智能分析外,也可通过机器学习算法对数据中心的资源容量进行预测,同时分析每一个业务应用的资源使用状况分析私有云的资源使用和能耗关系,自动优化数据中心能耗。

主要智能制造落地案例:
青岛海尔、上海贝尔、浙江能源