睿象云高科：浅谈事件管理( 二 )

集成化
收集和获取更加全面的事件数据,是更加精准的进行风险评估和商机挖掘的前提。与企业数字化生态广泛的建立连接,实现实时的事件接收和消息推送,确保事件在系统和人员间进行快速的流转。
智能化
结合丰富的上下文数据,主动对风险和机会进行分类、筛选、检测,并将该信息与资产、人员相关联,在损失真正造成前预判,帮助团队成员准确的掌握业务状态和威胁,避免误漏,更好的进行决策。
流程化
无需大量人工参与,自动化的处理流程帮助团队在风险和机会尚未确认前自主开展工作。在问题处理过程中,事件按照既定的分派策略和通知方式在团队成员中自动进行流转,进一步提升应对效率,确保行动的有效性。
典型的事件管理流程
文章插图
1.事件接入事件和告警由特定的工具检测生成,并集成到统一的处理平台。
2.事件处理针对不同事件源产生的事件,通过数据格式化,自定义数据提取和数据内容丰富进行数据治理,并将重复和冗余的噪音剔除,再通过规则或算法生成反映业务问题的事件集。
3.事件分派根据事件集的特征,将通知在第一时间动态路由到个人、组、协作团队,并通过流程化管理确保事件信息和人员间无缝衔接。
4.事件响应事件处理人员根据自身的条件,在PC端、移动端、协作工具中对事件进行认领、指派、协同、转发、关闭等操作。
5.事件解决在问题解决后,将处理过程记录到事件解决方案中,沉淀知识以指导后续类似场景的处理。
事件管理的应用场景
智能运维 AIOps
智能事件管理整合 IT 监控工具告警信息,智能化降低95%告警噪音,自动化事件管理流程,加强团队协作,加速故障定位和修复,将业务影响降到最低。
安全信息事件管理 SIEM
汇聚企业内、外部安全事件,通过规则引擎和事件流处理引擎,实时洞察安全风险,并利用灵活的事件处置流程,帮助团队主动应对安全事故。
物联网应用 Internet of Things
将智能设备、传感器的事件信息在物联网边缘节点和核心节点实时进行汇总、加工,通过事件流式处理,捕获和发现新的数据模型,挖掘更多高价值应用场景。
业务分析 Business Analysis
【睿象云高科：浅谈事件管理】打通业务运营和 IT 支撑的数据边界,从系统中实时获取更多的业务数据,帮助团队对影响业务的事件做出快速、正确的反应。在危机时刻,掌控混乱局面。