1、通过“数据收集”模块，完成多点数据（包括主机、容器、中间件、应用、业务指标等）的标准化，统一汇总输出至Kafka完成一点对接至告警管理与指标聚合。2、通过“主动嗅探”模块，完成指标类数据的多维度（业务维度按模块详细划分，时间包括分钟级、小时级、天级）聚合供异常检测使用， 并按需进行数据存储。3、通过“数据可视化”模块，完成指标类数据的异常检测分析（包括阈值类与AI类），并实时输出异常波动作为告警管理与健康展示的基础数据。4、通过“业务流程可视化”模块，完成异常告警推送，同时考虑告警分类使用不同告警工具完成闭环管理。5、通过“资源可视化”模块，完成异常的调用链向下检测，最大程度定位到配置或硬件网络类问题，缩短故障定位时间，同时考虑与智能扩缩容对接，完成异常的自动调整。6、通过“资源可视化”模块，完成业务波动或异常期间的自适应能力，减少故障恢复时间。7、通过“系统体检”模块，进行系统的健康度指标与权重配置，并通过页面完成系统多层级（全国系统级→分省系统级→分省部署域级→分部署域模块指标级<附调用链参考>）的健康度展示。