智维数据，从角色与场景出发，构建企业数据应用版图用版图( 二 )

【智维数据，从角色与场景出发，构建企业数据应用版图用版图】

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图4【网络故障分析报告】
“数据经过采集和分析会衍生出许多价值,可以支持网络、安全、应用、业务等部门用户根据不同场景去使用。智维数据的理念正是围绕业务数据,基于用户的部门及角色,提炼核心场景,通过AI技术落地,提升人效,更好的支撑业务。”
2.价值认可,实现个人及部门的价值输出
前面提到如何让运维人员从繁重的基础工作中释放出来,这为个人与部门进一步输出价值提供了现实基础,而释放的人力与时间要如何投入去提升价值,这似乎是一个混合了技术端与管理端的难解问题,如何实现?
刘杨认为:“传统产品是基于产品功能去实现产品能力的,产品往往大而全,而功能与场景是脱节的,常常是用户需求场景先出现了再现去找功能,发现实现起来极其复杂,甚至需要许多二次开发。现在我们把一套专业、复杂的产品,基于用户角色及业务场景,切分成一系列轻量化的产品,一个产品的一个API去解决一个具体业务场景的问题。基于‘小产品’与‘小数据’,产品易用性和灵活性极大提升,淡化了产品及数据应用的使用边界,那么除了原有的数据使用部门外,其他业务关联部门也能应用好这些数据。实现数据人人可用,让应用创新完全服务于业务的实际需求,最终实现个人及部门的价值输出。”
“算法也好,数据也好,如果没有结合到具体用户所需要的场景,真正解决用户需求,那就是虚的。”
“比如在安全形势日益严峻的今天,网络部门如何向安全部门输出价值?举个的例子,安全部门负责防火墙的人员需要在不影响业务的前提下,全面收敛防火墙上的策略,这个工作可能需要持续投入大量的人员成本,才能见到成效。在这个场景下,网络部门有真实经过防火墙的流量数据,安全部门有防火墙的策略配置数据,那么结合这两种数据,通过智维数据的防火墙策略管理产品,就能为用户提供一键式的防火墙策略收敛、优化报告” 。

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图5【防火墙策略可视化平台优化详情界面】
以上例子可以说明,从角色与场景出发的智维数据,真正实现面向业务的数据可视化分析,解决目前运维管理中面临的实际问题。“人效提升了,部门间的价值输出打通了,那么支撑业务的能力自然而然就上去了” 。
谈到AIOps,“AIOps的壁垒绝对不在算法上,而在于场景的落地以及持续的积累。”在刘杨看来,只有真正从用户需求出发,解决实际问题,才是打磨优秀产品的正确路径。
创业之初,智维数据通过易用和灵活的特性打动了一批金融用户,在使用过程中不断满足客户需求,在产品界面的灵活度以及数据接入的灵活程度方面都圆满契合了客户需求,从而实现了较快发展。

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图6【数据中心监控大屏展示】

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图7【业务监控大屏展示】

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图8【基础设施监控大屏展示】
3.围绕客户需求,不断进化,打造能落地的AIOps