InfluxDB|iPOC 系統亞健康分析平台

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iPOC

系統亞健康分析平台


是否常常遇到系統易常緩慢 ?

是否常常遇到系統瓶頸 ?

用 iPOC 來幫你糾出元兇

influxdb ipoc

iPOC 系統亞健康分析平台,免 agent 即可診斷

Linux, Windows, AIX Unix, HP Unix


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長短期效能分析

ipoc metrics

透過長、短期數據交叉比對,可以有效洞察出歷史數據與當前數據的差異性,並進一步分析是否因為有特殊事件而造成,或是系統確實出現了異常狀況。

伺服器分群機制

ipoc network

當伺服器數量隨著業務變得更多,將其以業務邏輯進行分群機制,將多台伺服器同時比對分析,可以在管理上更加有效率,也能更簡單得比對出相對不健康的個體。

指標關聯式分析

ipoc kpi

在洞察出某個不健康的個體時,利用單一伺服器的多種指標 (cpu, mem,
network),比對出具有關聯性的時間區段,效能異常等等,更有效的縮小問題。

ipoc group

伺服器建立群組關聯

大量伺服器之間皆有不同的業務性質,難以一一去監控、分析。要將特定業務性質的伺服器建立群組,並觀察同樣時間序中,伺服器之間的關聯性。

利用 KPI 指標,縮小異常範圍

當透過群組關聯發現可疑標的,可再利用 KPI
關聯的方式,同時觀察不同指標之間的關聯性,有可能是某個指標特別忙碌,或者是因某指標,造成其他關聯指標連動異常。

ipoc

ipoc disk predict

預測分析模型

不同指標都有其特徵,例如硬碟的使用率,可以利用歷史數據的消耗率來預測,多久後會到達滿載的情況,或是
CPU 的使用狀況,超過了過去 5
年所計算出來的信賴區間,以此有助於管理人員對目前伺服器的營運掌握度。

利用 iPOC 來協助分析巨量的伺服器管理需求


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集中不同的結構化資料和非結構化日誌,並進行關聯性的大數據整合,客製化儀表版、自訂事件告警、機器學習等等,以滿足各種大數據的應用場景和解決方案。