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AOM 應(yīng)用廣泛，下面介紹AOM的四個典型應(yīng)用場景，以便您深入了解。

運(yùn)維指標(biāo)智能分析

海量業(yè)務(wù)下，出現(xiàn)百種指標(biāo)監(jiān)控、KPI數(shù)據(jù)、調(diào)用跟蹤數(shù)據(jù)等豐富但無關(guān)聯(lián)的運(yùn)維數(shù)據(jù)，如何通過應(yīng)用、服務(wù)、實(shí)例、主機(jī)和事務(wù)等多視角分析關(guān)聯(lián)指標(biāo)和告警數(shù)據(jù)，自動完成故障根因分析；如何基于歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)庫，對異常進(jìn)行智能分析并給出可能原因。

AOM通過AI智能算法分析各類運(yùn)維指標(biāo)趨勢變化，提前預(yù)測潛在異常，包括指標(biāo)的增幅過高、規(guī)律變化等。

優(yōu)勢

場景智能識別：根據(jù)運(yùn)維指標(biāo)特征選擇算法匹配，如狀態(tài)跳變、周期異常等。

自適應(yīng)算法：當(dāng)出現(xiàn)過多告警時，自動調(diào)整算法參數(shù)抑制告警。

毛刺信號自動過濾：自動過濾掉偶然出現(xiàn)離散的毛刺信號，避免誤報。

圖1運(yùn)維指標(biāo)智能分析

巡檢與問題定界

日常運(yùn)維中，遇到異常難定位、日志難獲取等問題，需要一個監(jiān)控平臺對資源、日志、應(yīng)用性能進(jìn)行全方位的監(jiān)控。

AOM深度對接應(yīng)用服務(wù)，一站式收集基礎(chǔ)設(shè)施、中間件和應(yīng)用實(shí)例的運(yùn)維數(shù)據(jù)，通過指標(biāo)監(jiān)控、 日志分析 、事件報警等功能，支持日常巡檢資源、應(yīng)用整體運(yùn)行情況，及時發(fā)現(xiàn)并定界應(yīng)用與資源的問題。

優(yōu)勢

應(yīng)用自動發(fā)現(xiàn)：自動部署采集器，針對應(yīng)用的運(yùn)行環(huán)境，主動發(fā)現(xiàn)應(yīng)用并進(jìn)行監(jiān)控。

跨云服務(wù)的分布式應(yīng)用監(jiān)控：對于同時使用了多種云服務(wù)的分布式應(yīng)用，提供統(tǒng)一的運(yùn)維平臺，便于您對業(yè)務(wù)進(jìn)行立體排查。

事件告警靈活通知：提供多種異常檢測策略并支持豐富的異常事件觸發(fā)方式及API。

圖2巡檢與問題定界

立體化運(yùn)維

您需全方位掌控系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，并快速響應(yīng)各類問題。

AOM提供從云平臺到資源，再到應(yīng)用的監(jiān)控和微服務(wù)調(diào)用鏈的立體化運(yùn)維分析能力。

優(yōu)勢

體驗(yàn)保障：實(shí)時掌控業(yè)務(wù)KPI健康狀態(tài)，對異常事務(wù)根因分析。

故障快速診斷：分布式調(diào)用追蹤，快速找到異常故障點(diǎn)。

資源運(yùn)行保障：實(shí)時監(jiān)控容器、磁盤、網(wǎng)絡(luò)等上百種資源運(yùn)維指標(biāo)集群->虛機(jī)->應(yīng)用->容器異常關(guān)聯(lián)分析。

圖3立體化運(yùn)維