异构数据融合整合智能分析解决方案

发布时间: 2020-09-03 11:11:15   行业解决方案   作者:猎维科技

导读: 运营商不同业务或不同时期的系统之间的数据是很难统一到一起进行综合性分析。但现实中很多问题是由多个业务系统共同作用导致的。一旦出现这样的问题,往往需要经验非常丰富的运维人员同时观察多个业务系统来做出诊断判别。

运营商不同业务或不同时期的系统之间的数据是很难统一到一起进行综合性分析。但现实中很多问题是由多个业务系统共同作用导致的。一旦出现这样的问题,往往需要经验非常丰富的运维人员同时观察多个业务系统来做出诊断判别。

海南移动有很多业务系统。当发生某个故障的时候,过去会由许多分析人员对各个业务系统数据进行逐个的分析和排查,这样解决故障的效率低,成本高。如果有新业务上线,还得为这个新业务再次建设一套分析系统,这样成本高,上线慢。

海南移动多业务系统整合

适用客户:运营商、中石油中石化等有许多业务系统的公司

猎维科技平台基础逻辑架构

平台基础逻辑架构(用图片表示)

首先将各种异构数据通过时间分片输入进指数曲线生成器系统,生成一条类似股指期数的曲线。我们通过深度学习模型以及大量的运营商数据进行训练。指数曲线如果出现异常波动,系统就会将该异常的曲线段放入异常曲线分析器中去,进行主成分分析,最终输出异常导致的原因。

通过我们猎维科技的系统,可以很容易的把这些异构的业务数据整合在一起,不但可以合并分析所有的业务数据,还能提供预测和决断,并在新业务上线后,直接将新的业务数据对接进当前的系统中去。节约成本,提高效率。


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