En la era digital, con el rápido desarrollo del negocio bancario, la cantidad de sistemas informáticos y la escala de implementación están creciendo rápidamente. Además, con los microservicios de los sistemas de aplicaciones, las relaciones entre los sistemas. Se han vuelto más complejos y han aumentado en consecuencia. Comprender los requisitos y la dificultad del sistema de operación y mantenimiento. Aunque el banco ha establecido un sistema de monitoreo relativamente completo, cuando se enfrenta a millones de tormentas de alarma, es muy difícil localizar y resolver fallas, lo que es especialmente perjudicial para el funcionamiento seguro, continuo y estable del sistema.
En la transformación digital, centrarse en el usuario es la base fundamental que impulsa la industria financiera. Por lo tanto, para las industrias financieras como los bancos y las compañías de valores que tienen datos masivos de operación y mantenimiento, la operación y el mantenimiento inteligentes son imperativo. La adopción de métodos avanzados de operación y mantenimiento (operación y mantenimiento inteligentes) es una fuente de motivación para que las empresas avancen.
Hablemos del caso de un cliente al que atendemos. El cliente es un banco comercial.
Este banco comercial ha creado un sistema inteligente de análisis de datos de operación y mantenimiento a través de la solución Sherlock AIOps proporcionada por Qingchuang Technology, que recopila y analiza de forma centralizada datos de operación y mantenimiento de más de diez sistemas, incluidos los sistemas de aplicaciones. , alarmas, indicadores de rendimiento, indicadores de transacciones e indicadores de rendimiento de la red, etc., e implementa detección de anomalías de indicadores, análisis de correlación y convergencia de alarmas a través de algoritmos de aprendizaje automático para acelerar la eficiencia de la localización de problemas y garantizar el funcionamiento del sistema. Para mejorar eficazmente el monitoreo de situaciones anormales, predecir tendencias futuras y descubrir riesgos potenciales del sistema de antemano, el banco comercial entrenó y generó algoritmos de múltiples categorías basados en escenarios comerciales a través del Laboratorio de IA Qingchuang Sherlock para lograr la detección de anomalías de índice único. en el sistema.
Al mismo tiempo, el banco comercial también utilizó el Centro de análisis de indicadores y el Centro de análisis de alarmas de Qingchuang Sherlock para lograr un análisis de correlación de indicadores multidimensional, ayudar a descubrir y localizar rápidamente problemas del sistema y mejorar la eficiencia de la resolución de problemas; convergencia, reducir las tormentas de alarmas y acelerar el tiempo de posicionamiento. En la actualidad, la tasa de compresión de alarmas ha alcanzado más del 80% y la eficiencia del procesamiento de alarmas por parte del personal de operación y mantenimiento ha mejorado significativamente. Realiza la inteligenteización de la operación y el mantenimiento del sistema de TI y proporciona una sólida garantía para el buen funcionamiento del negocio.
De hecho, Qingchuang Technology ha prestado servicios a muchos clientes bancarios anteriormente, como China UnionPay, Bank of Communications, Shanghai Pudong Development Bank y Bank of Ningbo, etc., ayudándolos a construir una plataforma inteligente de operación y mantenimiento y mejorar las operaciones del cliente y la eficiencia del mantenimiento, y actualmente muchos proyectos han entrado en la segunda y tercera fase de construcción.