【龙眼】没错就是水果-龙眼,并不是Dragon Eye(龙之眼)!

 

龙眼监控产品定位:

         将现有研发人员花费大量的时间去查系统问题和修补问题数据的情况,进行系统全自动化——自主发现问题、自主解决问题。完全释放研发人员和运维人员处理生产问题的工作时间,减少重复补坑的人力劳作。进一步提升人员在系统优化和需求方面的工作时间,加快系统对业务快速发展的支持。

以下图是平台整体规划与展望远景:

平台未来功能结构

产品需求推导:

(1)用户群体定位:

1.研发人员:需要经常查询生产问题

2.研发人员:刚接手别人系统的新手

3.运维人员:需要经常处理生产异常业务数据,同时不懂系统内部的业务逻辑,也是需要咨询研发协助查询问题。

(2)问题现状:

以我现有的系统为例,由于是后端系统,所以对于业务数据的数据完整性、数据及时性、大数据处理性能等,要求比较高。

a.总会有部分数据是无法达到处理要求,需要人为的区系统中发现这些问题,并且需要人为手工的区处理数据,以免影响下游系统及时处理业务数据。

b.地区用户经常会对有疑问的业务数据进行报障,此时需要人为去查询数据是否是有被处理成异常数据。

c.新接手系统的人,总会被以上问题所困扰。需要将以上查询问题的步骤进行逐一咨询与记录,以便自己下次再次使用。

以上3个问题会花费研发人员大量时间进行问题查询,异常数据修补,协助运维人员查问题,使得研发人员没有时间进行正常的功能研发。

(3)解决方案:

1.问题点监控:平台配置化。

将单点问题按系统、业务分类等进行分类,配置查询方式例如sql形式置于平台中,实现问题点监控可灵活增减。

2.业务流监控:跨系统,跨业务全流程监控。

业务流程中数据的流转,是多系统之间的传输,以及单系统内部的业务逻辑处理传输。这样必然会在每个业务处理节点留下一个可监控的记录形态,当每个业务处理节点被连接起来,必然打通全流程监控的路径。

3.解决方案:利用机器学习,自主学习历史的解决发娜娜、智能推荐最佳的解决方案。

每当监控到异常情况,必然会产生1个当时的应急解决方案,将该方案录入至平台,以便下次参考使用。与此同时,平台后台将自主学习该处理方案,并且不断地学习,并在下次监控预警时,主动推荐最佳的处理方案。使用人员可给推荐的方案做评价,有助于后台机器学习的结果进行优化。

4.操作过程全流程记录:记录下从监控预警开始的,每一个步骤。

记录下的每一个步骤,将会给后续问题归纳总结人员进行问题追溯的途径。

5.全自动化运维:有了预警监控、解决方案、日志记录,接下来可以在保证系统安全的情况下,实施最稳妥的补救方案。

预警监控——解决方案——日志记录,形成了一个问题-解决方案-回滚方案的闭环。这样系统就可以执行经过反复推导出来的系统补救方案。并且可以实现100%修复错误,且实现非人工干预的全自动化运维。

 

平台功能设计——思维导图:

ptgnsj

平台特性需求——思维导图:

系统运维需求点

原型展示:PC端和移动端

1.PC端

数据源配置

数据源配置

通知联系人

数据源配置

监控流配置

ly-jkl

2.移动端

监控流查看

ly-Mobil

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