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솔루션 / 제품 > 분석/예측
딥 러닝 알고리즘으로
분석,학습,감지
분석/예측 솔루션은 이상징후를 실시간으로 분석,
감지하여 선제적으로 대응할 수 있게 합니다.

Data-Driven Smart Predictive Analysis Platform TOBIT SPA

다양한 소스에서 수집된 데이터를 데이터의 특성에 맞는 분석 알고리즘으로 학습하여 유효한 모델을 만들고, 이를 통해서 이상징후를 사전에 감지하고 원인을 분석하는 시스템으로, 고객의 다양한 데이터 발생 환경에 손쉽게 적용할 수 있는 유연한 Integration Engine을 제공함으로써 Interface Latency를 최소화하며, 금융/공공/제조 분야 모델을 활용한 분석 알고리즘은 다용도의 예측분석이 가능한 라이브러리 형태로 제공됩니다.

Key Feature

  • 01사전장애징후 감지

    구성도
    구성도
    구성도
    구성도
  • 02다양한 라이브러리

    동적 임계치 기반의 사전 장애징후 감지기능

    통계적 모형 모델링 기반의 장애 징후 감지기능

    비즈니스 서비스와 IT자원을 연계한 토폴로지 기반으로 신속한 장애 원인분석 및 영향도 분석 기능

    장애현황 관리 및 장애보고 현황관리를 통한 운영 지식관리시스템 지원

    시스템 장비별, 장애 유형별, 장애 등급별 유기적으로 유연하게 장애 현황 관리 및 통계적 분석 기능

    장애 및 이상징후 감지

    임계치 범위 초과/미달

    통계적 기법(알고리즘)에 의한 사전 이상 징후 감지

    사고(Incident) 발생

    사전 이상징후 감지→ EVENT 발생

    장애 및 이상징후 원인분석 1차

    비즈니스 서비스 관점의 IT자원 연관정보를 연계하여 원인분석
    → TOPOLOGY기반의 이벤트 연계 및 필터링

    과거 유사장애 및 이상징후 패턴 분석

    유사장애 패턴 분석 및 CMDB 활용한 분석

    장애 및 이상징후 원인분석 2차

    비즈니스 서비스 관점의 IT자원간의 구성정보 연관관계를 기반으로 IT자원간 및 어떤 서비스가 영향을 받는지 분석

    비즈니스 영향도 기준으로 우선순위 설정

    해결방안 수립 및 처리

    장애해결을 위한 구체적인 방안과 활동이 이루어지는 단계

    장애가 해결되고 조치결과를 이력관리

    장애결과 분석하여 장애지표 및 통계모형의 현행화

    운영과정에서의 통계모형의 효율적인 현행화로 선순환 구조지원

    장애 및 이상징후 원인분석 2차

    비즈니스 서비스 관점의 IT자원간의
    구성정보 연관관계를 기반으로
    IT자원간 및 어떤 서비스가 영향을 받는지 분석

    비즈니스 영향도 기준으로 우선순위 설정

  • 03데이터의 시각화

    빅데이터 의미 해석 효율성 강화 및 장애 감지부터 장애원인 파악, 원인분석이 연계될 수 있도록 화면 제공

    * 시각화의 가장 큰 가치는,
    우리가 볼 것으로 전혀 기대하지 못했던 것들을 눈으로 직접 인식할 수 있게 해 주는데 있다. - John Tukey 탐색적 데이터 분석의 창시자

    다양한 탐색

    고급화 분석

  • 04타임라인 이벤트

    설정한 시간 간격의 전체 이벤트를(상세정보 포함) 설정한 SORTING정보에 따라 순차적으로 조회하고
    시점별, 구성항목을 우선순위 별로 영향도 분석 결과 조회기능

구성도

구성도
구성도
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