预测性 IT

大量事件、复杂且相互关联的服务、组织孤岛和严格的 SLA 是导致 IT 运营管理变得非常混乱的几个因素。此外，整个企业都依赖 IT 人员来避免故障，尤其是那些对客户体验产生不利影响的故障。最有远见的 IT 公司能够排除干扰，快速找出问题的根源。然而，这只是第一步。借助 Splunk IT Service Intelligence，这些团队还可以利用机器学习来识别异常活动并防止发生中断 (ITSI)。

挑战

由于存在以下障碍，Leidos 绩效管理总监 Don Mahler 寻求一种解决方案，可以联合各个部门、IT 和功能孤岛，并对涉及 120 多个 IT 服务的大量事件进行分类。

• 需要对客户访问进行全天候监控和响应。
• 独立的部门导致了 IT 部门的分裂。
• 需要减少数百条通知和事件

业务影响

除了基本要求（例如整合来自异构 IT 环境的事件、检测和抑制重复警报、清除已解决的警报以及将其提炼为可操作事件）之外，该公司还需要其他功能，例如在一定时间后自动升级警报或在设备故意离线时抑制警报。Leidos 使用 Splunk ITSI 实现了这一点。“有时您会收到大量事件；Splunk ITSI 会优先处理这些事件，并即时洞察问题所在以及受影响的事件，”Mahler 解释道。

Mahler 表示，Splunk 平台打破了壁垒，允许团队查看整个服务堆栈中的数据。如今，大约 20 个管理系统（从 Microsoft System Center Configuration Manager (SCCM) 到 SolarWinds 网络管理工具）以及全球 120 个 IT 服务和 240 个地点的 4,500 多个配置项 (CI) 为 Leidos 的 Splunk ITSI 提供数据，使该公司能够将每天 3,500 到 5,000 个警报减少到大约 50 个网络和数据中心运营需要采取行动的票据。将 CMDB 数据传递给 Splunk ITSI 可以为不同的工作人员提供不同的警报显示。最重要的是：更轻松地访问更相关的数据，让工作人员将时间专注于最重要的挑战。

Splunk 信息技术服务

Splunk ITSI 是一种监控和分析系统，可提供 IT 和业务服务的洞察，并允许使用人工智能从被动的 IT 策略转变为预测和预防的 IT 策略。借助由机器学习驱动的人工智能，Splunk ITSI 可以在事件发生之前预测服务将受到何种影响，并减少事件噪音，让您有更多时间专注于能够提高组织敏捷性和竞争力的项目。

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