大数据时代，数据中心的基础设施、计算环境、网络通讯、应用服务和信息安全等系统结构复杂，产生的数据种类和体量巨大，服务故障和安全事件层出不穷，运维管理压力巨大。伴随人力成本的持续增加，企业越来越难以找到“IT专家”能迅速发现和解决数据中心随时发生的可用性、性能和安全问题。

        数据中心通常为此设立多个部门，分头管辖动环、网络、应用、设备、安全等系统，采取分工负责制。同时各个部门各自部署了众多专用的运维管理工具，例如资产监控，流量分析，应用监控，数据库审计，上网行为管理等，帮助管理人员及时发现和解决分管范围内出现的故障，例如磁盘占满、带宽拥堵、网站漏洞等易于界定的问题。但是当影响多部门责任范围的故障发生时，例如在线服务中断、数据库查询缓慢、网页访问卡顿等难以界定的问题，这些专用工具通常无法排查和定位故障根源。因此仍然需要多部门配合协作，共同确认故障根源，厘清分管责任。这一过程非常耗时耗力，给业务部门和用户体验造成非常不良的影响。上述问题的根源是市场现有产品无法对数据中心进行全局监控、关联分析、定位故障、诊断根因，高度依赖落后的人工分析和手工排查。市场亟需新一代大数据智能的综合运维与安全管理产品。