• 智能分(fēn)析
    智能分(fēn)析

    智能數據分(fēn)析(ITDA)

智能分(fēn)析

模塊介紹


SiCAP-數據分(fēn)析,以數據爲基礎,場景爲導向,算法爲支撐,基于大(dà)數據、機器學習、深度學習等技術,對IT資(zī)産配置、監控、運維、日志(zhì)、流程等數據進行綜合智能分(fēn)析,包括異常風險分(fēn)析、多維主因、根因分(fēn)析、智能審計、智能運維、智能預測、智能機器人助手等多個技術方向的落地場景,提升了整體(tǐ)風險感知(zhī)和安全動态防護。


功能介紹


  • 異常風險分(fēn)析
    日志(zhì)異常檢測:基于日志(zhì)聚類、模式識别等機器學習技術與算法,發現異常日志(zhì)與潛在風險。
    異常行爲分(fēn)析:建立行爲基線,關聯用戶與資(zī)産行爲,使用機器學習等算法找出嚴重偏離(lí)基線的可疑異常行爲。
    威脅攻擊監測:基于網絡流量,應用機器學習、深度學習等人工(gōng)智能技術與算法,回溯分(fēn)析異常網絡行爲,通過與威脅情報、行爲模型匹配,發現潛在安全威脅和未知(zhī)網絡攻擊。
  • 多維主因分(fēn)析
    主要是對流量事件的多維主因分(fēn)析,能夠找出産生(shēng)流量異常的主要維度。
  • 根因分(fēn)析
    對告警或異常事件,結合網絡拓撲、資(zī)産及業務關聯關系、故障傳遞關系等,應用決策樹(shù)、關聯分(fēn)析等智能算法,定位問題根源,有效縮短故障解決時間。
  • 智能審計
    對運維會話(huà)與曆史審計記錄,應用大(dà)數據與機器學習算法,通過分(fēn)析字符命令和用戶行爲形成規則庫,通過匹配規則庫審計運維操作命令和操作行爲是否正常,對運維會話(huà)進行智能審計,提供智能評分(fēn)與健康度等級,輔助審計管理員(yuán)日常審計工(gōng)作,并可根據最終審計結果對規則庫進行動态更新。
  • 智能運維
    運維授權推薦:應用智能算法,根據曆史授權,用戶角色、屬性以及資(zī)産信息,對新用戶進行授權推薦,方便快速授權
    快速派單推薦:當資(zī)産發生(shēng)故障或異常時,基于智能算法和自動化腳本搜集故障特征、分(fēn)析故障原因,形成故障特征,根據這些故障特征和曆史運維行爲生(shēng)成工(gōng)單推薦信息,方便快速形成特殊運維工(gōng)單進行運維處理。
    運維故障解決方案推薦:通過分(fēn)析曆史運維信息,并結合用戶提供的運維解決方案知(zhī)識,形成運維知(zhī)識庫,基于故障特征進行解決方案推薦和相關曆史運維信息推薦,協助用戶快速解決故障
  • 智能預測
    依托大(dà)數據分(fēn)析和機器學習能力,建立起面向業務場景的故障預測模型,基于曆史告警的相關性進行關聯分(fēn)析和深度學習。同時與監控系統實時獲取的數據結合,進行IT故障、容量等的趨勢分(fēn)析和預測,對未來可能發生(shēng)的故障進行預警,實現故障的智能預測。
  • 智能助手
    在信息生(shēng)産方和信息消費(fèi)方之間搭建起橋梁,采用高性能計算框架,通過采集用戶曆史行爲與功能關聯性等數據進行整理,基于機器學習、數據挖掘等技術,建立用戶畫像體(tǐ)系,融合多種算法模型,全方位、多維度精準預測、推薦用戶所需功能或内容,降低用戶操作成本。
模塊特性
  • 全方位的數據綜合分(fēn)析

  • 豐富的智能化業務場景

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