电子制造

工厂运营数据分析

山东城商行联盟

银行IT日志搜索和分析

桂林银行

银行交易链路分析

中国农业银行

IT网络流量分析

华电集团

能源配给系统分析

山东城商行联盟

银行IT网络安全画像

中国石油

邮件活动和风险分析

MLP在电子产品组装流水线上的应用——案例概要

MLP为电子工厂监控激光焊接机、机器人、多种质量检测机和 PLC。MLP 实时收集流式操作数据和日志,持续采集多种类型的半结构化流数据,并从半结构化数据中提取和处理了成百上千个数据字段。

MLP创造的价值:

  • 优化产能
  • 优化生产效率
  • 及时监测机器故障
  • 预测镭射灯故障
  • 描述性分析生产状况
  • 报表实时显示运营状态
    

华电城市供热网运行分析和优化——案例概要

华电公司是一家拥有7家上市子公司的大型能源企业集团, 年收益300亿美元。

在华电公司服务的城市级家庭集中供暖系统中, MLP对发电厂、换热器以及相关设备的数据进行监控,实时获取压力、温度、流量、电力消耗等值以及天气信息,通过分析数据和应用机器学习算法确定最佳操作条件。MLP还根据天气预报数据预测未来几天的能源需求。

MLP创造的价值:

  • 确定最佳运行条件,最小化供热成本
  • 预测未来的燃料需求, 以减少不必要的燃料浪费
  • 设备故障监测和预测, 实现预防性维护
  • 监测热交换器中的低效率进程,提供维修建议
  • 监测分析管网水量变化,分析管网漏水、盗水等情况
  • 监测热交换器中的低效率进程,提供维修建议
  • 为运维人员和管理人员提供完整的数据分析
   

案例 1:

整合分析所有的IT日志数据——案例概要

山东城商行联盟整合了山东省16家商业银行的IT业务,总资产达14,000亿 元。

山东城商行联盟中, MLP从服务器、应用程序、网络设备和业务交易系统(每天TB级的数据量)收集运营日志。使用MLP的解析引擎进行日志解析,以提取数百个关键操作参数,以进行进一步的数据分析和机器学习;日志也被索引到MLP的搜索引擎中。

MLP创造的价值:

  • 解析、存储和归档IT日志,实现全文搜索, 排除运维故障,满足政府要求
  • 洞悉银行交易操作、信息安全、网络操作、服务器操作、应用程序性能和容量规划等
  • 为所有IT运维信息提供一站式应用程序
  • 操作中心报表显示
   

案例 2:

内部IT安全态势监测——案例概要

MLP利用机器学习创建内部TCP连接的画像侧写,利用防火墙日志获取连接信息,查找新连接、长期连接、短期连接以及丢失的连接。然后,标记所有异常连接并发出告警,同时根据它们的行为变化调整为不同的颜色。

MLP创造的价值:

  • 监测各成员银行进入中央IT服务和应用程序的内部安全性
  • 通过应用机器学习, 监测到安全威胁或不合规的变化和异常
  • 负责IT安全的专业人员能够以可视的方式掌握并控制内部银行应用程序及其客户访问的安全性。
   

银行交易链路分析——案例概要

桂林银行是中国的一家大型区域银行,位于中国西南地区的桂林市。

在桂林银行,MLP被用于收集网络设备、安全设备、系统、应用程序和事务事件和日志数据。交易开始于柜员终端、移动电话银行、网络银行、ATM和POS系统。MLP使用其解析和内存流数据分析功能提取密钥ID和其他参数,将事务步骤整合在一起,并重构事务流。然后进行进一步的统计分析,基于机器学习的聚类和异常监测。

MLP创造的价值:

  • 提供交易行为、趋势和统计数据等众多描述性分析
  • 使用机器学习,监测交易延迟和故障等异常情况,并帮助找到根本原因
  • 为运维中心提供大屏幕显示

MLP 分析全球范围的电子邮件信息——案例概要

中石油是全球财富500强排行榜上第四大公司, 拥有160万名员工,年收益达2630亿美元。

MLP 为中国石油集团监控其分布在全球各地的电子邮件服务器的邮件信息,包括成千上万的内部电子邮件域和不计其数的外部域。MLP从每封电子邮件中提取20多个特征, 应用多维无监督机器学习技术, 确定异常电子邮件活动和对公司的风险。

MLP创造的价值:

  • 完整地对内部和外部电子邮件用户、域和服务器进行分析
  • 查找可能对公司造成威胁的高风险邮件用户
  • 查找安全威胁, 如数据泄漏、恶意软件等
  • 保存所有电子邮件活动的记录, 并提供执行报告
  • 能够对历史数据进行全文搜索用于取证分析

网络流量分析——案例概要

中国农业银行是一家大型国家银行, 具有资产13.24 万亿元, 年收益4219.6亿元。

在中国农业银行,利用 MLP的数据包解码器对网络流量连接进行了分析,并且对连接进行了重建, 对协议进行了解码。协议包括TCP、UDP、HTTP、DNS、FTP等。

MLP创造的价值:

  • 统计分析包括GeoIP地理位置、DNS解析等,实现网络部门的数据可视化,更有利于规划
  • 通过聚类和多维无监督机器学习来监测连接数据中的异常, 以确保安全和性能问题
  • 根据用户访问网站的数据进行用户行为分析, 查询他们在搜索引擎上的行为,有利于对员工的监控。
  • 出于安全目的, 监测DNS流量异常。
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