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智能化日志中心解决方案

智能日志中心介绍AIOps场景与实现1 2 3日志易行业案例

五级尝试应用：开始尝试应用AI能力，还无较成熟的单点应用终极AIOPS：有中枢AI，可以在成本，质量，效率间从容调整，达到业务不同生命周期对三方面不同的指标要求，实现多目标下的最优或按需最优三级一级二级单点应用：具备单场景AI运维能力，初步形成供内部使用的模型四级能力完备：主要运维场景均已实现流程化免干预AI运维能力串联应用：有由多个单场景AI运维模块串联起来的流程化AI运维能力

hillstoneJunipersangfornsfocustopsech3cfortigatedellPaloAltoCISCOLinuxAIXF5symantecvenusyamuhuaweiaofeiWindowsjbossnginxapacheweblogicmysqlredisoraclekoalruijieJava帕拉迪恒生前置恒生支付直销银行同花顺中科软渠道金证货币内置支持的基础架构类日志分析

01添加标题AIOps场景02添加标题成本管理03添加标题效率提升04添加标题智能变更05添加标题智能问答智能决策容量预测06添加标题成本优化07添加标题资源优化容量规划性能优化08添加标题质量保障异常检测故障预测故障自愈

“日志易+阿里“的AIOps实践之路找出问题的原因通过日志模式发现洞察罕见报错信息快速定位故障AI算法的指标异常点预测数据驱动的决策结合业务拓扑决策调度和处理

从日志统计到指标异常

指标异常之后的异常日志模式发现

正常日志模型实际日志异常日志人工修正离线训练流式输入词元1词元2词元3日志1weare80日志2weare100日志3youare100模式*areNUM参数enum{we,you}X~N(93.3,9.42)模式树参数树正常模式正常日志异常异常枚举值(文本)连续值(数值)离散值(ID)分词器基于日志模式发现的异常检测

在INFO级别日志未触发告警情况下，也能自动识别新日志格式，触发模式告警1正常格式的GC日志，自动识别其参数偏离正常取值范围2对误报的检测事件，可以人工干预，修正优化模型3

日志易在金融客户的应用

交易状态的实时统计：交易量，成功率，类型分布，失败统计等

业务监控－多层业务指标钻取当从业务拓扑发现故障时，可以通过多层钻取功能，下钻到对应时间的业务性能指标趋势分析界面

业务监控－业务链自动展示从宏观业务交易耗时监控趋势，可下钻到交易记录，进一步可下钻到单笔交易各步骤耗时明细及业务链请求过程分析

告警自动合并告警人工处理记录告警记录同比／环比通过配置维护期告警不执行

日志易在运营商客户的应用

场客服一键查询界面自动显示各步骤明细信息收集亚信（电渠），爱立信（支付），华为（crm）业务日志，进行单笔交易自动串联，实现每个步骤交易量对比分析

营业厅柜员操作分析各地市业务请求量排名主要营业厅业务请求量分布各类型业务请求量排名业务步骤执行时间SLA业务步骤网络时间SLA

GSLB，CDN，DNS日志分析