智慧信息化运维监控解决方案
基线报警、异常增速、资源预判等功能
客户诉求
解决方案
方案特色
客户诉求
资源异常难发现
在查看历史曲线图时,医院工程师需要了解业务运行时资源占用的大致情况。 如何能在业务资源使用状况反常时,及时发现,及时响应
数据异常难感知
在CPU使用率、内存使用率、磁盘使用率等数据出现异常拐点时,医院工程师 难以及时注意到,直到资源紧张或业务异常才能察觉
资源分配难估算
医院工程师对自己手上的资源难以进行合理预估,导致在分配资源时常常无所 适从,不合理的资源划分轻则造成资源浪费,重则会影响业务扩展
解决方案
  • 基于诸葛运帷自主知识产权的监控代理(Xinyan Agent) + 监控探针(Xinyan Detector)技术采样监控数据。
  • · CPU使用率
    · 内存总量、已用、剩余、使用率
    · 磁盘空间总量、已用、剩余、使用率
    · 网口发包、收包、丢包、速率、带宽比
    · 虚拟化的CPU、内存使用率
    · Oracle的表空间使用率
    等上百种
  • 基于时序数据库进行数据存储,高并发、高存储、低资源占用。
    · 部署简单、使用方便,无须任何外部依赖即可独立部署;
    · 提供类似于SQL的查询语言,接口友好,使用方便;拥有丰富的聚合运算和采样能力;
    · 提供灵活的数据保留策略来设置数据的保留时间和副本数;
    · 在保障数据可靠性的同时,及时删除过期数据,释放存储空间;
    · 提供灵活的连续查询来实现对海量数据的采样。
    · 支持多种通信协议,除了HTTP、UDP等原生协议,还兼容CollectD、Graphite、OpenTSDB、Prometheus等组件的通信协议。
  • · 基于应用统计学进行基线的计算,侧重于数据的周期分析。
    · 将单位周期内的数据平行展开,运用统计学工具计算其特征数据(如众数、中位数等)。结合科学合理的容忍范围设置,形成告警阈值判定区间。
    · 基于机器学习技术进行数据预测,侧重于数据的趋势分析。
  • 对于基线告警,根据周期内的阈值容忍区间进行告警判断。当特定时间的当前监控数据超出阈值容忍区间的上限或低于阈值容忍区间的下限时,告警信息即被推送。
方案特色
高集成度
所有技术产品组件已高度集成到诸葛运帷信 息化综合运帷监控系统系统中,无需单独购 买
稳定可靠,资源占用低
对于不同的应用场景进行高度定制,代码完整嵌合,采用现有服务器资源进行计 算,无需添加额外的GPU
方便易用
以用户视角出发,简单易用的数据可视化界面呈现与简单易读告警消息形式相结合
医院用户的选择理由
  • 2019年协和医院颁发的优秀项目团队荣誉证书
  • 2020年协和医院颁发的优秀项目团队荣誉证书
  • 2021年协和医院颁发的优秀合作伙伴荣誉证书
  • 2022年协和医院颁发的优秀合作伙伴荣誉证书
  • 十年积累的监控深度与监控广度
    对设备监控使用但不拘泥于SNMP的方式,采用有效、性能均衡的手段进行监控。对数据库监控控使 用代理+数据库管理命令方式。对软硬件的监控深度、广度与颗粒度,提供较全面的监控指标
  • 专业团队量身定制的交付使用
    为用户梳理IT资源,定制部署监控脚本,设置专有系统界面,进行数据初始化与使用习惯设置,设 备尽量全部接入系统,交付量身定制,可直接使用的产品,提供从资源梳理,产品部署,数据初始化, 适配兼容性开发,操作培训一整套服务
  • 符合医院使用习惯的监控视角
    以业务监控为主线,关联软硬件监控。把整体运维监控划分为业务、软件、网络、设备四大部分。 监控指标都与业务系统关联,符合用户使用习惯且有助于问题快速定位
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