AI能力概览
覆盖运维全流程，打造智能化运维体验
智能知识管理
平台内置了多年运维领域的专业经验和技术沉淀，构建了涵盖丰富实践案例与前沿技术解析的专业问答系统。同时支持多格式文档的导入。
智能根因分析
自动融合指标异常、日志错误、调用链断裂、变更事件、配置漂移，AI构建故障传播关系图，厘清“因”与“果”，避免被表象症状误导，直达真正根因。
智能处理建议
AI基于历史故障库与最佳实践，自动生成可执行的处理建议，让每一次异常都有明确的应对路径，告别“查到了问题却不知道如何下手”。
指标数据巡检
基于AI智能分析能力，自动巡检监控指标数据的异常波动、缺失与偏差问题，及时发现潜在风险，保障运维数据准确性与系统稳定运行。
CMDB实例合规巡检
依托AI智能分析能力，自动识别CMDB实例配置偏差、数据缺失及异常状态，实时发现合规风险，提升资产数据准确性与运维管理规范化水平。
AI智能建单
通过AI自动解析用户需求与运维场景，智能匹配工单类型、优先级及处理流程，快速完成标准化工单创建，提升运维服务效率与协同处理能力。
智象AI+运维，应用场景
我们的核心技术能力覆盖AI应用的各个关键环节
01
智能运维大脑
预测性运维
全量数据融合：统一接入指标、日志、调用链、变更、CMDB、工单，打破数据孤岛
AI因果推理：自动构建故障传播链，从“相关性”到“因果性”，输出根因路径
持续自进化：每一次故障处理结果闭环沉淀，模型越用越准，新人也能拥有专家能力
02
ITSM+ AI
预测性运维
AI建单：依托AI智能语义分析能力，自动识别运维需求并生成标准化工单，简化建单流程，提升运维处理效率与协同管理能力。
智能分派与推荐：基于技能画像精准推荐最优处理人，匹配历史相似工单+解决方案
闭环学习引擎：每次处理结果反馈模型，成功方案自动沉淀，失败策略标记不推荐
03
CMDB+ AI
预测性运维
补全资产：利用技术解析用户列表，自动补全资产回溯，精准还原所需的配置项信息（如数据库、中间件、服务群等）
CMDB实例创建：基于AI智能识别与自动补充能力，快速完成CMDB实例创建与属性配置，降低人工维护成本，提升数据准确性。
覆盖全生命周期：支持对象补缺漏、中间件以及大量AI助手节点的地址追踪等资产协同检查。
04
告警根因分析
预测性运维
多维数据融合分析：AI聚合监控告警、日志、变更、拓扑、历史处理记录、历史处理记录以及外部知识库，打破数据孤岛，形成全局分析视图。
根因定位与路径还原：融合指标/日志/调用链/变更，多维构建流程图节点
智能处理推荐：改变传统“盲目排查”模式，提供明确的根因链路，使运维人员可以“按图索骥”快速介入处理，大幅缩短平均故障修复时间
智象的AI运维与传统运维有什么区别?
当系统出现故障时，AI是如何自动发现、告警并完成自愈的全过程，直观展示产品能力。
智象AI运维
传统运维
主动预测，防患于未然
响应模式
被动响应，“救火式”运维
AI辅助决策+自主执行
决策主体
依赖人工经验判断
全量数据融合，构建统一运维大脑
数据利用
数据分散，形成“数据孤岛”
主动预测，防患于未然
知识传承
依赖资深工程师“个人经验”
聚焦架构优化与业务创新
工作重心
重复占用劳动80%精力
持续进化，智领未来
我们的核心技术能力覆盖AI应用的各个关键环节
智能预算与成本优化
- 能解决什么问题：云资源浪费、预算超支、容量规划靠拍脑袋
- 未来能力：AI自动识别闲置资源、推荐降配/缩容方案、预测下季度成本走势
- 预期价值：年度云支出降低20%--30%
安全与合规智能化
- 能解决什么问题：安全事件响应慢、合规审计成本高、配置漂移难发现
- 未来能力：AI实时识别异常访问行为并自动阻断、合规基线自动校验与修复
- 预期价值：安全事件响应时间从小时级降至分钟级
业务与运维融合
- 能解决什么问题：运维与业务脱节、故障影响范围难量化、业务部门质疑运维价值
- 未来能力：故障影响自动关联业务指标、运维投入与业务稳定性ROI可视化
- 预期价值：运维从“成本中心”走向“价值中心”
开启智能运维的无限视界
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