AIOps в ARTIMATE
Структурируйте и исследуйте наборы данных со всех доступных источников, создавайте ML-модели кластеризации на базе различных алгоритмов для поиска, анализа, систематизации, определения шаблонов групп схожих объектов
- Репозиторий моделей кластеризации
- Мастер создания (исследования) новых моделей
- Встроенные алгоритмы кластеризации данных
- Поддержка статических и динамических моделей
Классификация
Расширяйте возможности стандартных алгоритмических методов обогащения входящих данных с помощью ML-классификации. Добавляйте новый полезный контекст к оповещениям, чтобы получить полную картину инцидентов для ускорения MTTR
- Классификация поступающих данных по активным моделям
- Обогащение оповещений дополнительными тегами по результатам классификации
Корреляция
Выявляйте закономерности и взаимосвязи между разрозненными оповещениями в вашей ИТ-среде, предоставляя службам поддержки информацию, необходимую для быстрого определения приоритетов и устранения инцидентов
Репозиторий моделей
корреляции
Рассчет корреляционных графов причнно-следственных связей
Использование различных моделей в рамках
конкретных инцидентов для:- поиска коренных причин
- построения прогноза развития
Динамические модели корреляции позволяют адаптироваться к изменениям в ИТ-ландшафте
Поиск аномалий
Обнаружение аномалий позволяет обеспечить проактивный мониторинг событий, групп событий, требующих принятия мер, заблаговременно предотвращать инциденты, обеспечивать доступность ИТ-сервисов, услуг.
AIOps платформа ARTIMATE поможет Вам вовремя среагировать на нестандартные ситуации:
Аномальная плотность событий
Аномальная последовательность событий
Малочисленные кластеры
Нехватка событий в корреляционных цепочках нормальных событий
События, не подходящие под текущие кластера активных моделей
