隨著新技術的不斷發展，業務已經向全面的數字化轉型，IT系統成為企業運營的重要支撐。然而，運維人員卻面臨巨大的運維挑戰：一方面，運維人員管理大量的設施及軟硬件設備，云資源及應用系統也變得越來越復雜，設備規模由千級別向萬級別、十萬級別邁進，需要確保IT系統能夠長時間穩定運行；另一方面，為了滿足業務需求，企業將IT系統與業務深度融合，由于業務與網絡結構越來越復雜、越來越靈活，運維人員需要能夠快速響應業務需求，確保業務的高效與連續性。這就要求運維技術必須由傳統監控，向智能化、自動化提升，為管理角色賦能。傳統的運維方式已經無法滿足企業的運維需求。

Gartner將IT運營管理成熟度由低到高分為五個階段：

階段1和階段2著重考慮的是針對設備可用性監控；階段3和階段4把關注點轉向了線上業務，實現交易監控、事件關聯和根因分析，實現業務洞察、關注與業務相關的KPI指標；階段5則更加強調智能化，實現自驅動的信息化運營管理，主動發現和自動解決問題。

面對業務數字化轉型帶來的運維挑戰，需要不斷向智能化、自動化的更高層級運維成熟度演進，科來推出以業務為中心的數智化業務性能管理，幫助用戶實現更高層級的運維管理目標。

科來“以業務為中心進行主動運維”為理念，結合用戶實際運維場景構建主動、智能、高效的業務性能管理解決方案，方案包括科來網絡回溯分析系統（RAS）、科來業務性能管理系統（UPM）。整體方案部署模式遵從“分布式前端流量采集、集中式可視化監控”的原則，覆蓋業務全鏈路網絡區域，按照不同分區的網絡結構進行分段式的流量采集，形成端到端的全流量覆蓋和多段指標的關聯監控、分析體系。

• 服務質量可視化監控

  利用先進的全流量數據采集和秒級實時監控技術，分析業務系統的性能數據，通過建立全面的性能指標庫，能夠可視化真實反映業務及網絡性能狀況，及時發現潛在的異常問題或性能瓶頸。

• 異常智能檢測與告警

  利用機器學習和智能算法，對收集到的業務及網絡性能數據進行分析和處理，自動學習系統的正常行為模式及動態的基線模型，一旦發現異常及時發送告警通知，幫助快速定位和解決問題。

• 智能故障根因定位

  基于對網絡流量的深入觀察和分析，結合設備運行狀態、資源利用率等多元數據，以及使用多節點逐包比對技術，識別出異常流量模式、丟包、延遲等問題，能夠高效找到導致故障的具體位置或設備，快速定位故障根本原因及關鍵因素，提高故障排查的效率和準確性，提升用戶體驗和業務連續性。

• 自動化業務質量評估

  通過對業務的流量數據分析，提取關鍵指標用以衡量和評估分析業務質量。運維人員可以設置業務質量的目標值，當業務質量指標超出預設范圍時，系統可以自動發出警報，提前采取相應的措施進行處理，確保獲得良好的業務服務。通過對歷史性能數據的分析，找出性能瓶頸和潛在問題，幫助運維人員進行針對性的優化，提高業務的性能和效率。

• 智能預測分析

  ● 業務趨勢分析

  通過對歷史業務流量數據的分析，識別出業務性能的增長趨勢和周期性變化?；谶@些趨勢預判業務需求，如可以在某個時間段業務量較高時，提前進行資源增加、負載均衡等措施，以確保業務的穩定性和可靠性。

  ● 網絡容量規劃

  通過對網絡流量數據的分析了解負載情況，并預測流量趨勢進行網絡容量規劃，包括擴容、升級網絡設備、優化網絡拓撲等，避免因網絡擁塞而導致的性能問題和服務中斷，提高網絡的吞吐量和響應速度。
  對登記的所有資產的網絡通訊行為、威脅信息、組件信息、硬件信息等進行綜合展示，對任意資產通訊全景進行可視化展示和分析，對資產通訊行為進行標簽化描述，幫助用戶看清資產屬性。
  通過對網絡流量的基線系統和智能分析，可以建立網絡的正常行為模型，并監測異常情況?；谶@些分析結果，可以進行智能預測。