秒云成功入选《2022 爱分析 · 银行数字化厂商全景报告》，智能运维能力获认可

8 月 3 日，国内知名数字化市场研究咨询机构爱分析正式发布《2022 爱分析 · 银行数字化厂商全景报告》（以下简称“报告”）。作为国内首家专注于云原生智能运维的公司，秒云凭借多年服务银行客户的经验和能力，成功入选该报告智能运维厂商全景地图。

本次报告爱分析将银行数字化市场分为“前端应用”“支撑平台层”“基础设施”三层。其中“前端应用”是包含直接作用在银行对外业务部门和对内职能部门的系统或解决方案；“支撑平台”包含数据中台、业务中台、银行隐私计算解决方案等可以向多个银行部门提供支撑能力的系统或解决方案；“基础设施”主要指智能运维、数据库等底层能力，是银行数字化建设的根基。

秒云入选该报告“基础设施”层面“智能运维”厂商全景地图，不仅是对秒云产品为银行数字化转型赋能的肯定，也是对秒云智能运维能力的认可。

报告指出，随着银行数字化转型的不断深入以及业务场景的持续拓展，IT 架构向云原生转变，业务系统复杂度和数据量的直线上升，对系统的运维能力提出了更高要求。然而，银行传统以人工和简单运维工具构成的运维体系，由于成本较高且运维效率低等问题，逐渐无法应对运维需求。因此，基于机器学习等 AI 技术所打造的智能运维 AIOps 成为了银行现阶段选择之一，秒云旗下产品云原生智能运维中台就是不错的选择。

秒云云原生智能运维中台，通过对海量的运维数据进行分析挖掘，实现监控、告警、根因定位、自动化运维等 IT 运维流程的自动化和智能化，帮助企业统一管理、智能运维、快速构建分散的云原生系统环境，提升云原生系统管理性、易用性和可观测性，为多个行业提供统一应用部署和智能运维中台解决方案，为业务稳定运行保驾护航。

秒云智能运维的理念

1、统一的运维数据平台，对运维数据进行统一治理。

在银行传统运维体系中，各业务系统产生的海量运维数据缺乏统一的标准，数据价值难以有效发挥，也无法对后续监控告警、根因定位等运维工作提供有效支撑。

秒云通过多种采集协议实现多来源、多格式、多类型数据的统一采集。涵盖日志、事件、指标、跟踪、流量等运维相关的数据。无论是基础 IT 设施（如：网络设备、安全设备、服务器等）还是中间件（如 kafka、nginx、Tomcat 等）亦或是客户应用系统（如支付系统、工单系统、CMDB 等）均可作为秒云采集的数据源。基于秒云底层容器云平台的能力，更可实现通过纳管第三方 K8s 集群的方式，轻松快速采集所有 K8s 集群和容器的数据。

此外，秒云自研数据解析处理引擎，相比开源方案，处理性能提升 10 倍以上，并支持分布式部署，可线性提升处理性能，实时的将非结构化数据统一治理为高质量的结构化数据，为后续的数据分析提供可能。

2、场景化的机器学习算法平台，提高智能运维水平。

算法是体现“智能”运维的核心，算法平台以数据平台为基础，使用算法进行数据统计分析、预测、推理等自动化、智能化处理。从算法能力上来看，秒云支持有监督、无监督、半监督的十几种机器学习算法，提供开箱即用的机器学习算法平台，采用引导式的方式由用户自主控制训练算法模型，做到算法可选择、参数可调整、模型可评估、效果可对比。

只有算法当然不够，更重要的是为运维人员屏蔽晦涩难懂的底层数学逻辑，将算法应用于运维。秒云根据运维常见问题，将 AI 运用于日常的运维场景中，如动态阈值告警、告警收敛、趋势预测、关联分析、智能异常日志检测、根因定位等，帮助企业快速洞察人力难以企及的故障和问题，准确预测风险，化被动运维为主动运维。

3、围绕运维对象展开分析，以业务视角体现可观测性，补足运维分析能力。

运维对象是秒云智能运维分析的着力点，秒云将 IT 基础设施和上层业务功能组件通称为运维对象。秒云所有的数据都是运维对象的数据，所有的分析都围绕运维对象的数据展开。将数据关联到对象，将算法作用于数据，监控分析运维对象的指标、事件、告警等，从数据中发现/预测运维对象的异常。

IT 环境中有成百上千的运维对象，在 IT 环境中它们不是独立的个体，它们的存在都是服务于用户的业务，它们因为业务而彼此存在某种关联关系。从运维对象到业务，由点及面，以业务的视角呈现运维对象的关联关系，构建业务的全景运维视图，是秒云智能运维的顶层呈现逻辑。

通过对接外部 CMDB 和手工调整，运维人员可以轻松绘制业务的逻辑关系视图和物理关系视图，反应业务与业务之间、业务与组件之间、业务与微服务之间的访问关系、依赖关系、从属关系等，反应软件服务组件运行在哪台虚拟机或哪台硬件服务器上、亦或业务访问经过了哪些网络设备、安全设备。点击图中运维对象，运维人员能够查看对象中和该业务相关的指标、事件、日志以及统计分析图表、预测趋势等。Time Machine（时光机）功能可查看任意时间段的数据和图表，捕捉故障时刻的蛛丝马迹，帮助用户定位分析问题。最终，系统根据运维对象中告警、事件、指标等信息从健康度和安全两方面为业务评分，让运维人员更直观把控业务状态，在一张视图中洞悉业务内部运行状态，让业务运维具有可观测性。

4、专注于原生环境，实现对云原生环境的整体管控。

银行传统监控体系中，各监控工具间独立性较强，缺乏统一管理，传统监控工具需要大量的人工调试配置，整体效率低，运维成本高。

秒云云原生智能运维中台，产品定位于云原生一体化智能管运平台，基于 Kubernetes 编排引擎和容器技术，实现多个云原生环境的统一管理，统一调度，统一监控运维。

从传统的服务器、网络设备、安全设备，到 K8s 集群、pod、容器，秒云整合云原生环境下所有组件的日志、指标、跟踪、事件、流量等数据，用可视化工具搭建数据与直观图形显示之间的桥梁，展示 K8s 环境下：集群、主机、pod 的物理拓扑；秒云容器云管理平台项目、应用、pod 的逻辑拓扑；描述各 pod 间互访的网络拓扑。从多个维度反应 K8s 集群下各组件的关系，在一张视图中呈现异常的集群、主机、pod、项目、应用，直观暴露问题所在。通过信息下钻，查看组件的状态、指标、事件、日志、分析图表等，以交互式的方式，分析、探索、调查 K8s 组件内部的运行状况，达到及时发现问题，清晰呈现故障，方便回溯根因的目标，减少整体监控系统的压力，让云原生环境具有可观测性。

本次入选智能运维厂商全景地图，彰显了秒云在智能运维领域具备深厚的技术实力与应用场景服务能力。未来，秒云将持续践行“一秒入云，一键智维”的产品理念，为企业用户提供更优质、高效的产品与服务，帮助企业用户提高智能运维效率、降低运维成本，赋能企业数智化运营发展。