数据中心运维的核心驱动力——智能化告警模块

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近年来，随着大数据、AI、物联网等前沿技术的深度发展，数据中心业务范围不断扩大，系统规模持续增长。当机柜、网络等各项基础设备出现故障时往往会产生大量告警，如何在告警来临之前精准预警、告警来临时迅速识别设备故障、快速定位、精准故障根因分析以及故障自愈等，成为数据中心运维人员必须面对的运维挑战。基于这一运维难题，龙翼的安美智能化告警解决方案利用AI技术对告警进行智能化管理，以提升告警预警效率和运维响应能力。

过去，数据中心运维管理一般侧重于事后处理，即在故障或问题发生后进行排查和解决。数据中心的各类设备、系统一旦发生故障或告警，其处理过程必然是人工参与，由于设备知识完全依赖于老工程师的经验，对于新人来说，效率相对较低且极易出现错误判断引发操作失误。随着数字化的持续深入，数据中心的设备和系统规模快速扩大，传统运维长期依赖的人工处理和告警方式也逐渐让人力不从心，因此，亟待通过数字化改造，推动数据中心向智能化方向发展。为推动这一过程，龙翼安美智能化告警解决方案实现告警全流程自动化管理。

安美智能化告警解决方案

安美智能化告警解决方案是龙翼基于安美智能运维管理平台研发的统一监测系统内的各种事件和异常情况，并实时发出告警的告警中心模块。告警模块通过监控系统的各种指标、状态和数据，一旦发现异常或不符合预期的行为，会立即发出告警，提醒运维人员进行处理和修复。告警模块可以帮助运维人员及时发现和解决系统故障，保证系统的稳定性和可用性，同时也可以提高系统的可维护性和安全性。

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告警可视化管理

平台利用数字孪生技术，对关键基础设施进行1：1建模搭建，告警可视化云图让客户能直观查看当前整个数据中心的告警情况和告警等级。当告警发生时可实时定位到发生告警的设备，并呈现出设备的历史信息（如购入记录、维保记录、负载情况等），帮助运维人员更直观的了解设备在数据中心的运行状况。

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告警全生命周期管理

平台利用人工智能AI算法，全面发掘系统告警内在关联规律，精准定位根源告警，从而实现精准、自动的告警根因、告警收敛、故障定位、分派通知、历史回溯管理，实现告警事件的全生命周期管理，帮助企业构建稳定、可靠的业务运维体系。

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故障AI根因分析

数据中心的告警管理不仅是对运维人员专业技能的深度检验，更是对其应急响应速度与效率的直接挑战。为降低运维难度，提升故障告警的响应度，安美告警模块利用贝叶斯卷积神经网络和循环神经网络模型，并通过AI算法模型，对所有告警消息进行智能关联分析，快速定位故障问题根因，大大缩短了故障排查及恢复时间，帮助运维人员能够快速响应。

设备点阵图

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告警收敛

众所周知，数据中心机房设备链路众多，同一个链路可能会触发多种设备告警，平台通过智能化分析和规则制定，剔除掉大量重复、相关、冗余的信息，将日常的告警量从上万条压缩到几百条，提高运维人员的工作效率。

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AI数字员工自动化派单

龙翼基于安美研发的AI数字员工安小美通过自然语言交互，可实现告警信息一键答复，它能直接回答你关于数据中心历史告警、当前告警、告警工单等信息，通过其内在的RPA（流程自动化）机器人，实流程自动化，保障关键信息7*24小时无错漏的到达关键的人员，提升人员分工管理的效率。

随着信息化的发展，客户的业务范围不断扩大，系统规模，信息系统已成为企业运营与业务拓展不可或缺的核心支柱。因此，迅速识别设备故障、精准定位问题根源，并高效实施修复措施，保障设备正常高效运行，直接影响企业的正常运转和业务提升。

目前龙翼的安美智能化告警解决方案已化身数据中心关键基础设施的“守护神”，帮助众多用户守护机房关键基础设施不间断运行。以其全面、智能、高效的特性，成为企业数据中心运维管理的得力助手，助力企业实现业务连续性与高效运营，为企业的数字化转型与业务扩展提供强大的技术支撑。