腾博tengbo9885官网故障画像平台是基于数据模子的面向IT智能运维领域的智能故障剖析平台。它针对以金融行业为代表的大中型数据中心的故障剖析场景，解决数据中心在重大架构下因素众多、剖析定位不准确、排障难题等问题，可实现运维数据转变时重大情形下的故障推理定位、故障影响剖析和多维度画像等功效，支持IT职员快速定位和处置惩罚系统问题，提高故障处置惩罚效率
；同时，可团结自动化能力举行故障处置惩罚推荐和一键式抢修，大幅提升数据中心的故障排查效率和运营效率，降低运营本钱。

营业痛点 

数据中心的大型化、高密化、集群化生长趋势让种种管理问题凸显，运维管理者纯粹依附基于人工履历的管理手段，面临重大的情形和海量的数据已显得无所适从。中国信通院《数据中心智能化运维生长研究报告（2023年）》显示，在故障场景告警速率方面，现在仅有不到20%的数据中心可以实现20秒内完成告警，有用降低运行危害。大型数据中心在故障运维管理方面的主要有以下痛点：
         

一是故障定位慢，人工数据网络和诊断重大，不可知足数据中心30分钟解决问题的要求。
         

二是故障难剖析，跨手艺领域（包括网络、系统、应用和动力情形等）的故障定位及影响难以剖析和确定。
        

三是缺乏一站式故障可视化工具，所有运维数据包括日志、告警、状态指标、流量剖析平疏散在各个平台，不可集中展示，同时缺乏从应用、系统、网络到数据中心全领域的故障拓扑。
        

四是故障抢修自动化水平不高，缺乏基于场景的一键式抢修工具。

腾博tengbo9885官网故障画像平台

腾博tengbo9885官网故障画像平台整体架构

腾博tengbo9885官网故障画像平台以CMDB（设置管理数据库）中设置模子为焦点，种种设置项对应的告警（包括应用、系统、网络、动力情形等）触发故障画像，并组织告警、指标、日志、流量、ITIL历程数据、自动化操作、人工操作等运维数据，形成跨应用、系统、网络、动力情形等多个手艺领域的实时的统一的运维数字模子（运维知识图谱）。运维数据模子是运维工具的360度画像、运维剖析的基础、运维知识系统的条件。

       以数据库告警为例，在CMDB中，与该设置项相关的设置项及关系（关系包括数据库关联应用、应用关联生意、数据库安排于OS、OS运行于物理服务器等），组成了整个故障的完整画像。

       平台提供多角度的拓扑模子展示，支持营业生意、应用、逻辑组件、物理装备等重大模子下的标签化画像功效。

故障定位

平台通过建设故障推理规则库，将专家履历设置到规则引擎，以统一运维数字模子中的种种数据和关系为参数，执行规则，实现故障定位。随着专家履历的一直增补和更新，故障定位也更快速、精准。同时，故障推理规则库中的历史故障画像定位结论，也为智能学习算法模子提供训练数据和测试数据，进而举行辅助定位。

故障追踪

故障追踪功效是在故障爆发后，剖析事务的生长趋势、故障状态，用于故障处置惩罚时代的信息交流，并最终形成故障爆发随处置惩罚完成时代的事务追踪纪录。例如：爆发生意超时后，剖析生意日志，是否继续爆发生意超时，并通过指标输出该事务是否一连增添
；剖析网络、系统状态报告，应用层是否有异常，输出各情形是否影响生意
；当超时不再爆发，团结生意日志、告警数据等推断故障是否恢复。

自动化工具箱

爆发故障时代，相关运维职员可通过工具箱快速执行自动化故障处置惩罚工具，如巡检工具和应急预先设定的剧本。

故障知识库

平台整合告警序列、故障、定位规则、事务单、问题单、变换单、自动化工具箱和计划等故障处置惩罚历程数据，形成故障知识库。在故障爆发后，故障知识库通过规则和算法推荐相关的处置惩罚建议。

腾博tengbo9885官网故障画像平台可以通过PC端、移动端举行故障可视化展示，还可以通过地图模式展示。

        现在，腾博tengbo9885官网故障画像平台已经应用到某股份制商业银行，当故障爆发时资助运维职员快速找到故障泉源，快速实现跨领域故障定位，形成影响剖析，跟踪故障生长历程，直到完成故障处置惩罚修复。