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人工智能与机器学习是智慧运维平台的“大脑”,是其实现“智慧”的关键所在。通过对历史数据和实时数据的学习与建模,AI算法能够识别出看似无关的指标背后隐藏的复杂关联与模式。在预测层面,平台可以实现容量预测,准确预估未来业务增长所需的I
数字体验监控(DEM)是连接技术性能与业务成果的桥梁。智慧运维平台通过合成监控(模拟用户交易)和真实用户监控(采集真实用户浏览器/App端数据),从用户视角量化体验。它能精确度量页面加载时间、交易成功率、地理位置的延迟差异等。更重
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业务连续性规划(BCP)严重依赖于对系统依赖关系和风险点的准确认知。智慧运维平台中动态生成的应用拓扑图、梳理出的关键业务链路、以及历史故障影响范围分析,为制定准确的BCP提供了较真实的数据基础。平台可以模拟不同灾难场景(如单个AZ
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