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AOM 应用广泛，下面介绍AOM的四个典型应用场景，以便您深入了解。 运维指标智能分析 海量业务下，出现百种指标监控、KPI数据、调用跟踪数据等丰富但无关联的运维数据，如何通过应用、服务、实例、主机和事务等多视角分析关联指标和告警数据，自动完成故障根因分析；如何基于历史数据学习与运维经验库，对异常进行智能分析并给出可能原因。来自：百科![]()
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应用异常诊断 业务痛点 分布式微服务架构下复杂的应用丰富多样、开发效率高，但是给传统运维诊断技术带来了巨大挑战。以电商为例，主要遇到如下问题： 定位问题难 客服人员接到用户反馈商品购买出现问题后，会交由技术人员排查解决。而微服务分布式架构中的一个业务请求通常要经过多个服务/节点后返回结果。一来自：百科![]()
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视化数据大屏，灵活定义数据大屏看板。KPI绩效考核体系用于定义基于“服务商+运输方式”的KPI考核基准，如接单处理时效，提货时效，配送时效，签收回单时效等。系统会基于其数据更新的内容和时效，自动比对标准值，提示差异&反馈异常，并触发后续的KPI统计分析。 智能调度与优化 TMS云来自：专题![]()
云迁移验收优化“四阶17步”的最后一个阶段，主要是在迁移完成后对业务系统进行优化，对迁移项目进行验收。 云迁移优化验收阶段工作细化 监控 割接后，业务运行稳定性监控： •关键KPI指标确认 •每日健康巡检 •实时性能监控 优化 •通过上云迁移过程优化系统结构，部署方式 •存储优化 •虚拟化平台优化 •OS优化 •数据库优化来自：百科![]()
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