行业现状
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日常运维事务手工操作为主,工作简单重复,技能难以成长
系统复杂度日益增长,运维工作量和技术难度呈指数级增长
02
“救火式运维”经常发生,运维人员加班多,压力大
03
经验驱动的运维模式,运维质量受人员变化影响大
多种运维工具解决分散问题,数据隔离,操作效率低,孤岛效应明显
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针对多云环境,颠覆IT运维方式
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多达300多种云产品对接,支持云产品的完整生命周期运维管理
支持公有云、私有云、容器云等各种云平台类型,并支持各种云平台上众多云产品的完整生命周期管理
从标准化到自服务,再到DevOps的持续提升之路 通过统一的服务目录构建运维标准化能力,支撑面向用户部门的自服务,并帮助研发团队构建从资源到应用的DevOps自动化运维体系

多云环境的故障自愈能力 基于动态构建的云资源拓扑,拥有监控、事件处理能力,能够快速定位问题,并提供持续的故障自愈和优化建议

多个团队一个平台,完整自动化运维场景,提供流畅用户体验 提供云资源、网络、软件的创建、变更、回收、监控等能力,并拥有完整的ITSM流程和知识库支撑体系

面向云的应用配置管理
自动发现和实时同步多云环境下的云资源依赖关系状态信息,构建现代应用架构的动态拓扑,帮助多云应用快速更新和问题解决

移动端APP加持,随时随地掌上运维
提供随时随地对多云资源进行管理的智能终端,及时响应服务,方便用户实时了解情况、处理问题

融合自动化和人工操作的
统一ITSM服务目录
通过统一的服务目录,实现云资源和应用创建和变更的流程标准化、自动化
开箱支持数百种云资源的
全生命周期管理
基于OASIS TOSCA标准的云资源模型,支持多达300种云资源,支持云资源的自动发现/监控/变更/计费等全生命周期管理
八大核心功能
灵活可配置的IT服务流程和控制台
通过可视化工作流,低代码的能力,提供强大的可扩展的ITIL流程,并通过工作台,更好IT支持人员的日常操作
面向自动化的ITSM服务体系
统一云服务、云资源、第三方系统的服务体系。提供标准化的ITSM流程,集成更多自动化操作,为运维支持、变更风险控制与过程管理、重大问题处理决策等提供自动化处理能力
多云多数据中心环境
统一安全访问控制
支持SSH、RDP、SFTP等多种访问协议,通过云网关,打破网络限制,实现云上、云下资源统一安全访问,包括访问操作记录,高危命令告警等
灵活支持各种云资源的运维变更
通过组件更好以面向对象的形式,更好的封装和使用各种运维脚本,支持多种脚本,包括Shell,Ansible,SQL,Python等,并支持批量执行操作,定时和事件触发等场景,以满足对各种云资源的日常批量巡检、运维、合规性检查等场景
多云架构下的敏捷应用发布和持续集成
对跨平台、跨系统的复杂运维场景的自动化作业流进行自动化调度和编排,快速实施应用级别的交付工作。基于服务编排,将云原生架构的产品快速且持续的部署到多种云平台,提供开箱即用的集群管理和金丝雀监控分析等能力,并集成了DevOps CICD所需要的多种制品库,Jenkins,Git

AI分析支撑的知识库
对知识进行全生命周期管理,可将事件问题一键生成知识库,有效沉淀知识经验;通过AI智能匹配检索,快速定位已验证的解决方案,大幅提升工作效率
融合自动化和人工操作的统一ITSM服务目录
灵活强大的服务目录和流程管控,统一自动化云服务和人工服务,完善流程标准化,提升运维自动化能力。

基于OASIS TOSCA标准,构建可扩展的云资源模型。支持多达300种云资源,并还在持续增加中。每个云产品都支持云资源的自动发现,监控告警,运维变更,费用分析优化,合规性分析等全生命周期的管理。


开箱支持数百种云资源的全生命周期管理
构建端到端的超自动化运维能力

通过基础设施即代码(IaC)和服务编排能力,将单个云资源、软件、容器或者完整应用,快速交付,并通过应用拓扑图展示应用状态,执行运维更变操作。


蓝图设计△
蓝图自动部署完成▽
灵活可配置的服务流程和控制台

通过可视化工作流,低代码的能力,提供强大的可扩展的ITIL流程,并通过工作台,更好支持IT人员的日常操作。

丰富的运维场景

支持多语言脚本(Ansible、Python、Shell、Bat、Powershell、SQL)集中管理,并支持流水线和快速脚本执行(立即执行/定时执行/周期执行)操作,实现对不同对象的运维动作,满足日常批量巡检、运维、合规性检查等场景。


多云多数据中心环境的统一安全访问控制

支持SSH、RDP、SFTP等多种运维协议,加持特有云网关,打破网络限制,实现云上、云下资源统一安全运维。


多云架构下的敏捷应用发布和持续集成
对跨平台、跨系统的复杂运维场景的自动化作业流进行自动化调度和编排,快速实施应用级别的交付工作。基于服务编排,将云原生架构的产品快速且持续的部署到多种云平台,提供开箱即用的集群管理和金丝雀监控分析等能力,并集成了DevOps CICD所需要的多种制品库,Jenkins,Git。
AI分析支撑的知识库
对知识进行全生命周期管理,可将事件问题一键生成知识库,有效沉淀知识经验;可通过AI智能匹配检索,快速定位已验证的解决方案,大幅提升工作效率。
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