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ウィーエムビー ｜ デジタルツイン専門企業
多様なソースから収集されたデータをデータの特性に合った分析アルゴリズムで学習させ、有効なモデルをつくります。またこれらを通じて事前に異常兆候を検知し、原因を分析します。顧客の多様なデータ発生環境に手軽に適用できる柔軟なIntegration Engineを提供することで、Interface Latencyを最小化し、また金融/公共/製造分野のモデルを活用した分析アルゴリズムは多用途の予測分析が可能なライブラリの形で提供されます。
動的限界値をベースとした障害兆候の事前検知機能
統計的模型モデリングベースの障害兆候検知機能
ビジネスサービスとITリソースを連携したトポロジーベースで迅速な障害原因分析と影響度分析機能
障害状況の管理及び障害報告状況の管理による運営知識管理システムを提供
システム装置別、障害タイプ別、障害レベル別の有機的で柔軟な障害状況管理及び統計的分析機能
障害・異常兆候の検知
限界値の超過/未達
統計的手法（アルゴリズム）による異常兆候の事前検知
事故（Incident）発生
異常兆候の事前検知→EVENT発生
障害・異常兆候の原因分析1次
ビジネスサービス観点でITリソース関連情報を連携して、原因分析
→ TOPOLOGYベースのイベント連携・フィルタリング
過去の類似障害・異常兆候パターンを分析
類似障害のパターン分析及びCMDBを活用した分析
障害・異常兆候の原因分析2次
ビジネスサービス観点でITリソース間の構成情報の関連性をベースにITリソース間の分析とどのサービスが影響を受けるかを分析
ビジネス影響度を基準に優先順位を設定
解決策の策定及び処理
障害解決のための具体策と活動が行われる段階
障害が解決され、措置結果を履歴管理
障害の結果を分析し、障害指標・統計モデルを更新
運営プロセスにおける統計モデルの効率的な更新で好循環の構造をサポート
障害・異常兆候の原因分析2次
ビジネスサービス観点でITリソース間の構成情報の関連性をベースにITリソース間の分析とどのサービスが影響を受けるかを分析
ビジネス影響度を基準に優先順位を設定
ビックデータの意味解釈の効率を上げ、障害の検知・障害原因の把握・原因の分析が連携できるように視覚化
* 画像の価値が最大限に発揮されるのは見るまで予測していなかったことに気付かされるときです。－John Tukey 探索的データ解析の創始者
多様な探索
高度化分析
設定した時間間隔のイベント全体を（詳細情報を含む）設定したSORTING情報に応じて順次照会し、時点別、構成項目の優先順位別に影響度分析の結果が照会できる機能
ソウル麻浦区洋画路178-5LCタワー別館9~11階TEL +82-2-6963-9400+82-2-6963-9400FAX +82-505-300-9401
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