分布式數(shù)據(jù)中心節(jié)點多？看信服云托管云如何實現(xiàn)精細運維

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同時，該系統(tǒng)還會不斷進化，未來可以實現(xiàn)虛擬機內部的應用網絡質量和平臺IaaS層的一體化聯(lián)動多模態(tài)分析，實現(xiàn)更快的故障定界。基于全量指標構建實體資源圖譜體系，IT運維人員在排障時，也可通過關聯(lián)分析在5分鐘內定位到虛擬機內部、外部故障根因和處置建議，且能利用知識圖譜直觀掌握平臺健康狀態(tài)和故障影響面大小。在網絡資源配置推薦上，可以全面監(jiān)控虛擬網絡拓撲、配置、流量、數(shù)據(jù)面狀態(tài)等數(shù)據(jù)，利用多種機器學習方法實現(xiàn)準確的數(shù)據(jù)面性能壓力估計?；跀?shù)據(jù)面性能壓力及網絡流量歷史趨勢，關聯(lián)預測數(shù)據(jù)面性能極限出現(xiàn)時間點并推薦最優(yōu)數(shù)據(jù)面資源配置。以上就是關于信服云托管云上網絡全鏈路質量感知與分析系統(tǒng)的介紹，該系統(tǒng)可以幫助用戶降低網絡故障率，實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的省心運維。

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