鼎茂客戶案例入選2023愛分析·金融數字化最佳實踐案例獎
近日，愛分析發布“2023金融數字化最佳實踐案例”。最佳案例獎面向金融數字化廠商，圍繞實踐領先性、案例創新性、應用成熟度、價值創造四個維度進行評選，旨在肯定金融數字化領域領先企業的數字化創新應用和最佳實踐。經過申報、初評、調研、終評多輪角逐，最終評選出11個具有參考價值的創新案例，鼎茂科技為中韓人壽保險有限公司實施部署的“一體化智能運維平臺”案例入選。
關于中韓人壽
關于解決方案
鼎茂一體化智能運維平臺解決方案，通過對海量運維數據的一體化治理和關聯分析，將原有零散運維工具拉通整合，并融入運維對象指標管理體系和運維領域知識，實現基于對象的管理閉環。產品以組件化形態敏捷融入IT環境，幫助企業構建精細化、智能化的平臺級運維管理解決方案，基于統一的管理門戶，獲得從智能監控、智能告警、智能分析，到全局化數智運營的全場景AI賦能，整體式增強系統高可用性，全面提升運維管理效能。
助力保險機構解決以下問題：
分散監控
·傳統監控方式告警規則分散，難以管理
·指標、日志、事件，彼此孤立，分析手段不統一
·單一層面指標難以反應業務或系統運行狀態，易產生誤報，告警功能失效
海量告警
·分散且等級各異，并且可能漏報嚴重告警
·幾乎90%以上，是告警噪音
·幾乎80%的時間浪費在手動事件聚合
海量數據治理與可視化
·數據無法快速接入清洗，難以敏捷應對運維場景需求
·業務狀態、系統運行狀態等無法透視
·傳統定制大屏周期長，難以快速應對需求變更，重復建設成本高
行業應用場景
智能監控場景
銀行機構場景>>>過去采用Zabbix靜態閾值監控主機。由于批量執行平臺主機日常集中處理批量交易時段會有明顯的高消耗，客戶按照40%的風險閾值對CPU.IOWait指標進行監控，在跑批時段產生較多誤報。由于是正常的表現，運維人員并不會處理實際收到的告警，久而久之就變成噪音信息。
實施后>>>應用異常檢測技術實現動態閾值監控，能夠自適應根據高峰低谷動態學習安全閾值，正常的高峰期高資源消耗不再發生誤報。
保險機構場景>>>IT資源利用率不高，資源投入不均衡，某些業務條線有大量閑置資源。部分業務條線經常隨業務增長進行資源擴容，但缺乏準確的資源規劃，總是存在資源瓶頸和業務活動的沖突。
實施后>>>基于AI模型準確細致的將主機、網絡等不同維度的資源和不同項的指標與業務容量的相關性測算，較為準確的推算出業務目標匹配的IT資源投入，資源有效利用率提升30%，同時避免資源規劃不足導致臨時擴容情況發生60%。
智能告警場景
資管機構場景>>>已建設Prometheus和Zabbix覆蓋業務應用和基礎資源監控，由于運維團隊僅有數名運維人員，監控點較多，無法人工對各項告警規則進行完善的調試和優化，導致告警事件的收斂抑制缺失，日均有500筆告警事件，難以全部及時處置。
實施后>>>應用智能模式識別壓縮算法結合內置的告警管理UC庫，形成開箱即用的告警壓縮模型和規則，少量人工干預即可完成對于告警有效收斂抑制。日均告警事件壓縮至100筆內，并及時處置完畢，確保了故障問題的不被遺漏或延誤發現。
數智運營中心場景
銀行機構場景>>>已建設監控、CMDB、ITSM等多項基礎運維工具，但管理效能依然不理想，領導層反應存在問題匯報不及時或遺漏上報，以及故障集中處置時需要對各方溝通詢問的情況，同時對于全局的運行情況需要去多個平臺查閱匯總，決策效率不高。
實施后>>>對運行指標和告警進行治理抽象，結合管理決策邏輯構，建統一運維駕駛倉，避免了人工溝通上報的各項可能管理風險漏洞，大幅提升管理指揮效能；并通過數據結構化組織后的可視化，為決策提供實時可見、信息完整的依據，大幅提升分析決策的效率。
