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随着企业IT规模不断增长，设备、系统越来越多，运维工作压力也与日俱增。保障设备、系统健康稳定地运行，日常巡检是运维工作不可或缺的部分。通过巡检可以及时发现设备、系统的异常问题，提前预防及时处理，避免问题扩大产生严重损失。

人工巡检繁琐、耗时，重度依赖技术经验，需要区分不同对象在不同环境/场景下的巡检结果，最简单的看是否正常，复杂一点就会涉及到不同级别的阈值，比如cpu利用率，阈值指标不同告警级别也不同。设备硬件问题可以通过指示灯发现，系统问题则需要通过数据巡检，精确到具体指标。如果企业网络环境复杂，有多个数据中心或者上云等，在统一巡检时还需要解决网络不通或者开防火墙的问题，流程麻烦且安全不能轻松掌控。

先看一个案例

国内某运营商，在国内拥有30多个数据中心，累计超过500000平方米的机房，服务器的数量突破30万台，且每年以10%以上的规模增长。
当前面临的主要问题：

1、机房设备数量及品牌型号多，缺乏统一的平台对所有的硬件设备进行健康状态检查。

2、依托人工的方式巡检机房，巡检面积大，维护效率低，故障响应不及时。

3、日常巡检任务繁重，每天人工巡检机房4次，每个厂家的驻场工程师至少1人，人力成本高昂且易有疏漏或延迟。

4、大量第三方运维人员进出机房进行实施和运维，接触到不同部门的信息设备，存在敏感信息泄露的风险。

5、现有现有的监控软件主要针对软件和网络，缺乏对硬件设备的准确监控和自动巡检。

面对多地多机房带来的高额的值班成本，运行维护成本居高不下等问题，企业亟需通过的数字化技术，实现降本增效提质增效的目标。

日常巡检，如何才能快速发现问题，快速准确定位问题？

想要解决传统人工巡检的运维痛点。系统支持添加巡检任务进行自动化巡检计划和任务分配，覆盖即时性、周期性等巡检场景，确保任务有序进行巡检工作，并生成word报告以供存档，减少人工干预和信息传递错误。提高了数据准确性和及时性，同时降低了纸质记录和数据录入工作。系统还通过强大的数据分析和决策支持功能，实现设备巡检的智能化和预测性维护，帮助企业及时发现和解决设备异常状况，提升了巡检效率和质量。

包含且不限于

自动监测、巡检、预警设备异常

自动采集、变更、盘点资产数据

自动规划、分配、优化机柜空间

自动管理设备维保和设备使用寿命

设备自动巡检，定期添加巡检任务

数据分析——设备巡检报告

通过AI自动巡检，在效率、准确度和人力成本上，获益颇多。

1、降本增效

依赖人工巡检发现故障，需要占用运维工程师30%的时间，自动巡检上线后，降低到5%；节约了大量的时间和人力成本。

2、高效执行

单任务轻松支持数百台设备/IT对象同时进行巡检，同时可多任务同时执行，极大降低运维人员的工作量。

基于用户监控系统的运维管理需求，实现系统的自动检测和故障告警，大大降低故障发生率。

3、精准保质

依靠国内领先的AI算法，准确率高达99%以上，智能化监测，可实时掌握设备的运行状态，及时发现异常，记录异常，严格执行标准规范，保障系统的稳定。

4、简单易用

基于机器学习和高效的图像处理技术，根据用户需求灵活设置，自动生成可视化报告。权限灵活控制，巡检脚本，任务报告、模板等可单独授权，安全可控。