I2 平臺是一個部署運行在企業現有 IT 系統環境和運維管理工具之上的顛覆性解決方案。它以數據模型為驅動，對應用系統的全棧 IT 數據重新開展監測和分析，并實現對現有 IT 運維管理工具的兼容支持，為運維和業務人員提供靈活的、動態的、集中的、跨 IT 邊界的 IT 服務視圖。它通過基線管理、異常檢測簡化規則和閾值管理，使告警更加精準。它利用人工智能和機器學習技術建立面向分析的 IT 運維管理新模式，通過復雜事件處理、事件關聯分析等能力簡化 IT 運維管理操作，幫助快速確定故障邊界和處理優先級。
平臺提供了傳統架構及云架構下 IT 系統全棧數據的接入支持。從 IT 基礎設施，基礎軟件，應用，客戶端，到業務數據；從指標，事件，日志，拓撲，到工單數據。它通過多種采集方式實現對全量、海量、多樣、復雜的 IT 數據的統一接入與管理，幫助運維和業務人員全面了解系統狀態。
同時，平臺也支持與企業現有 IT 運維管理工具的對接，充分利用和挖掘現有數據和資源。
OneAPM 將多年運維行業經驗以數據模型的方式預置在平臺之中。通過平臺的海量數據實時關聯分析能力，快速實現不同維度、不同顆粒度業務服務健康狀態的可視化監測。它可以由多個被監測實體、KPI、指標和事件組成。
業務服務可以是一臺服務器，一臺網絡設備，數據庫服務，中間件服務，CRM 系統，轉賬業務，或是運維和業務人員根據監測需求自己配置定義的對象。
平臺打破傳統 IT 運維管理工具的各自孤立的豎井壁壘，通過預置的數據模型，將多個來自不同維度的 KPI 、指標和事件在一個看板上進行相關性比較分析。并可靈活的根據當前業務服務根因分析的需要，在看板上臨時搜索新的 KPI 、指標和事件，為深度關聯分析看板增加新的泳道。
這種跨越傳統 IT 運維管理工具的數據分析交互方式，將極大的縮短 MTTR 時間，提升故障排查效率。
異常檢測的準確度是影響 MTTD 的關鍵因素之一。
平臺運用自研的 Smart-AD 算法，將無監督與有監督機器學習相結合，運用歷史數據訓練出來的分類模型，并結合人工異常點標注，解決了傳統異常檢測算法選擇和參數調整的難題，通過自動化框架進一步提升了異常檢測結果的準確度。
準確的故障告警將極大地縮短 MTTD。
平臺通過內置的 CEP（Complex event processing 復雜事件處理）引擎，將多個業務服務中的 KPI 進行圖形化自定義關聯，來創建新的報警或重要事件，彌補傳統告警模式規則單一的不足，從而可以在故障發生前快速捕獲潛在問題，并及時通知相關人員介入處理。
數據模型是實現自動業務服務洞察的基礎。它是由一系列的指標，實體，接口和依賴關系構建而成，實現業務與不同維度 IT 數據的有機關聯。
OneAPM 將多年的行業運維經驗凝練成 平臺上開箱即用的數據模型，幫助 IT 運維和業務人員快速將數據轉化成業務洞察，縮短進行數據關聯分析時間。
平臺提供了全新的可拖拽式 IT 及業務場景化視圖畫板，以滿足不同人員在不同場景下，實時動態查看不同IT或業務視圖的需要。
通過畫板中多種預置插件，運維及業務人員可以快速定制大屏或門戶頁面，靈活的將所有關注的 IT 和業務數據在同一個視圖中以不同場景風格進行展示，并能對異常指標進行聯動下鉆分析。
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