M클라우드 지능형관제서비스는
IoT 기반의 Cloud Bigdata 분석을 통한 AI 인공지능 융합 모니터링으로,
24시간 365일 상시 모니터링으로 관제운영정보의 빅데이터와 AI기술로 장애를 예방합니다.

(1) AI 장애 예측 기능
⦁ 딥러닝 엔진에서 수집 데이터를 학습하여 장애를 예측하는 기능
⦁ 예측 장애는 일별로 정해진 특정 시간에 일괄 배치로 발생하여 관리자 사전 관리
⦁ 딥러닝 엔진에서 수집 데이터를 이용하여 학습하고 검증한 결과 이력 저장, 검색
⦁ 사용자가 선택한 회선에 대한 입력 트래픽 사용률, 출력 트래픽 사용률 장애 예측
⦁ 사용자가 선택한 서버의 메모리 사용률, SWAP 사용률에 대하여 장애 예측
⦁ 자동 미분, 회선 신경망(CNN), 순환형 신경망(RNN) 지원
⦁ 추상화된 그래프 모델을 이용하여 예측 모델 구성

(2) 통합 대시보드
⦁ 업무별/장비 기종별 등 다양한 형태의 그룹 구성
⦁ 다수의 장비를 감시하는 경우 서브맵 형태의 맵구성 기능 제공
⦁ 환경 설비 상태 변화 시 아이콘 색상 변화에 따른 운영 상태 관리
⦁ 주요 업무서버의 장애 및 가동률을 한눈에 파악
⦁ 트래픽 사용률을 감시함으로써 트래픽 집중 현상을 방지
⦁ 특정 업무프로세스를 감시함으로써 업무중단 장애 시 빠른 대처 가능
⦁ 주요 네트워크 구성망의 장애 및 가동률을 한눈에 파악

(3) 서버, 네트워크, IoT 관리
⦁ 서버별 리소스(CPU, 메모리, 파일시스템 등) 사용현황 모니터링
⦁ 서버 리소스 정보 관리를 위한 Systemcall 방식의 Agent 제공
⦁ SNMP에 의한 트래픽 성능 실시간 모니터링
⦁ 백본라우터, 백본스위치, L4Switch, L3Switch, L3Switch 등 관제
⦁ 네트워크 이상 트래픽 임계치 장애 관리로 사전 예방 체계 수립
⦁ 전력사용량 실시간 모니터링 전산센터 및 서버실 온드/습도 분포 관리
⦁ UPS(무정전전원공급장치), 항온항습기 상태정보 모니터링