IT监控运维中心（ITOM）

· IT资源统一监控
实现高度的数据融合，对基础设施、中间件、服务、应用、调用链等各种IT资源进行立体化监控，通过统一的监控视图帮助运维人员多方位掌控IT资源的整体状况。

· 业务场景分析
从业务视角构建业务所关联的服务调用链，当业务指标异常时可根据调用关系进行跟踪，定位故障与分析问题影响。

· 资源依赖分析
以应用为中心，建立系统资源从应用到服务、中间件及主机的纵向依赖关系，当发生故障时可通过查看对象之间的依赖关系进行有效的故障定位。

· 多数据源对接
能够对接监控宝、透视宝、采控中心等多种云智慧自有产品以及Prometheus、Zabbix等其他第三方监控工具。

· 灵活的指标管理
对接配置中心CMDB，依托CMDB模型（同类对象集合）对离散的指标进行梳理，同时支持针对单个对象进行指标自定义。

· 业务&IT统一监控
统一纳管业务、服务器、数据库、中间件等离散的系统资源并集中展示。同时对业务调用链路、系统架构拓扑中的逻辑关系进行可视化展示。

· 多维度指标分析
对于多序列指标数据，支持在指标体系中定义其维度，例如地域、渠道、实例等，生成具有多维度属性的指标，深层次挖掘指标数据的监控价值与意义。

· 深度关联
将不同对象的数据进行关联，通过对象之间的关联关系，快速进行故障定位。

· 故障快速定位
业务链路和系统拓扑呈现调用以及依赖关系，可结合算法对指标数据进行异常检测，同时支持历史数据回溯辅助分析，问题数据跃然眼前。

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· 统一告警管理
通过REST API、Agent主动采集、URL回调等多种方式将监控系统的告警消息统一到一个平台上管理。

· 告警抑制
基于智能算法对海量的、持续的冗余消息进行告警压缩和告警合并，抑制告警消息的数量，减少告警消息的频率。

· 根因推荐
采用机器学习算法识别导致当前大多数事件以及中断的应用、服务、中间件、数据库以及基础架构上的问题，推荐可能造成故障的原因。

· 事件协作处置
通过多种方式将事件推送给负责人处理。处理人可以在统一的平台上完成事件的发现、查看、接手、转派、处理、改进、归档等生命周期管理操作。

·指标分析
支持固定阈值、同环比、预测性异常检测、实时异常检测，根据不同指标特征选择适配不同的监控方式，分析问题发生的原因。

· 自动化故障修复
对接自动化作业产品，通过自动化脚本完成故障的自动修复，例如：重启机器、清理磁盘释放空间等。

· 跨平台统一告警
支持接入多种监控告警系统，实现离散告警消息的统一管理。适配各种类型的监控告警系统和告警源，开箱即用。

· 运维智能化
与智能分析产品(Octopus天玑)深度融合，通过智能分析产品提供的工程化算法能力实现基于智能分析算法的海量文本消息的告警合并、故障的异常检测与根因分析。

· 多渠道通知
支持手机短信、电子邮件、电话语音、企业微信、App推送、URL回调等多种通知方式，确保问题事件通知能够被即时送达。

· 与ITSM平台功能整合
与ITSM工具轻松对接，将告警事件与流程深度关联，基于告警事件快速生成工单，实现告警事件的快速响应与解决。

· 运维自动化
与自动化工具对接，通过特定的自动化脚本完成故障的自动修复，实现告警事件的自愈。

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· 日志统一管理
提供一站式的日志管理服务，支持离散日志的统一采集、处理、存储以及检索，让用户远离日志管理中的各种烦恼，专注挖掘日志数据的价值。

· 运维监控 - 日志监控
通过日志监控告警规则配置、告警触发、告警抑制、告警事件分派、告警事件处理等完整的流程来实现日志数据的监控与告警。

· 运维监控 - 日志异常检测
基于模式聚类算法的日志异常检测，能主动发现海量日志的异常变化并分析问题原因，无需严重依赖运维专家经验，可以有效降低了因人员流动带来的系统监控不稳定风险，更好的适应业务日志变化，实现对不同业务场景的监控覆盖，有效提高日志运维的故障诊断与维护效率，保障使用方的业务连续性。

· 运维分析 - 运维日志查询
通过建立各业务系统之间的关联模型来实现业务流程下各业务系统之间关联日志的查询，帮助运维人员在故障发生时多角度分析问题，大大缩短了故障定位的时间。

· 安全与审计 - 合规审计
通过日志的分类存储、留存备份、安全事件监测等功能来满足企业合规性以及审计的需求。

· 安全与审计 - 数据脱敏
内置多种常用脱敏规则，满足企业常规数据脱敏需求；灵活的脱敏规则定义并支持正则匹配，可满足不同企业、不同业务场景下的隐私保护需求。

· 主流日志数据采集
自研CDC采集器，有效集中地采集网络设备、安全设备、操作系统、数据库、中间件、业务系统等IT设施及软件的日志数据，适配多种数据库，操作简便，减少日志采集的时间与人力成本。

· 高可靠的日志数据存储
采用高性能深度列式存储集群，能够满足PB级数据规模下的数据存储需求。高压缩比，降低存储成本。

· 日志全文检索
提供短语、正则、字段值、数值范围、逻辑运算符、特殊字符等查询等功能，简单易用，方便用户上手。

· 智能警告
内置丰富的智能算法，包括：频域分析、自动阈值、动态基线以及自动选择等，提高日志告警的准确率。

· 基于业务视角的全局拓扑分析
基于调用链日志从业务视角分析服务流程的调用拓扑，分析各流程的服务请求，观察业务流程的走向，发现流程中节点的问题。

· SPL（搜索处理语言）搜索
支持多种搜索命令以及常用函数，可用于日志数据的字段处理、排序、可视化统计等使用场景。

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· 指标体系构建与展示
基于配置管理数据库的模型和对象构建IT监控资源的指标管理体系，并系统、有层次地展示运维指标数据，帮助管理者掌握各系统对象的状态。

· 通用指标管理
针对某一层与一类相同的监控资源，利用指标模板进行批量的指标定义并赋予到具体的对象，实现了指标的快速定义，阈值规则和健康度的批量设置。

· 个性化指标定义
对用户环境中分层架构下每个对象的自有指标、阈值规则以及健康度进行定义和管理，针对特殊的监控对象进行个性化的指标定义。

· 业务场景管理
从业务角度出发，定义实际业务场景中，应用与应用、应用与服务之间的调用关系以及业务流程，为系统间应用调用过程的可视化提供支撑，帮助缩小故障排查范围，提高运维效率。

· 立体化指标管理
面向业务和IT数据，实现从IT运维指标到业务指标的立体化监控与管理。

· 丰富的AI算法
支持异常检测、自动阈值、自动推荐等算法，满足不同数据场景需求。
根据不同的指标特征自动推荐算法，提高准确性。

· 灵活的管理方式
根据业务特点灵活建立数据逻辑以及关系。 支持基于多数据源来梳理数据逻辑建立指标体系。

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