Релиз Artimate 1.5.0: интеллектуальная автоматизация и усиленная аналитика для ускорения управления инцидентами

Представляем обновленную версию AIOps-платформы Artimate 1.5.0. В этом релизе мы сосредоточились на трех ключевых направлениях: расширении возможностей машинного обучения для более точной кластеризации событий, упрощении работы операторов через улучшенный пользовательский интерфейс и усилении безопасности с помощью гибкой ролевой модели. Обновление включает улучшения, которые помогут вашей команде быстрее реагировать на инциденты, снизить количество ложных срабатываний и автоматизировать рутинные операции.​

Никита Гладких, руководитель продукта Artimate:

«Релиз версии 1.5.0 — это результат внимательного анализа обратной связи наших пользователей и текущих трендов в области AIOps. Мы сосредоточились на том, чтобы сделать Artimate еще более удобной платформой для повседневной работы ИТ-специалистов. Усиленные возможности машинного обучения теперь позволяют более точно выявлять паттерны в потоке событий, а новый пользовательский интерфейс значительно ускоряет реакцию на инциденты. Внедрение ролевой модели отвечает запросам корпоративных заказчиков на более строгий контроль доступа, что особенно важно для компаний с требованиями регуляторов. Отдельно хочу выделить новый коннектор с Astra Monitoring: с его помощью Artimate без лишней разработки встраивается в уже настроенный контур ИТ-мониторинга, что ускоряет запуск и позволяет быстрее увидеть эффект от использования платформы. Мы продолжаем развивать платформу в направлении автоматизации и интеллектуального анализа, чтобы ваши команды могли фокусироваться на стратегических задачах, а рутинные операции выполнялись системой.»

Безопасность и контроль доступа

Ролевая модель

Внедрена комплексная система управления правами доступа, которая позволяет четко распределить обязанности между членами команды. Новая ролевая модель повышает безопасность данных и оптимизирует бизнес-процессы, гарантируя, что каждый пользователь имеет доступ только к необходимым функциям и информации. Это особенно важно для крупных организаций с распределенными командами и строгими требованиями к информационной безопасности.​

Оптимизация настройки и интеграции

Множественный выбор источников в правилах обогащения

Теперь вы можете применять единые настройки для нескольких источников данных одним правилом при работе с тегами обогащения и regex-выражениями. Этот функционал существенно сокращает временные затраты на конфигурацию системы, избавляя от необходимости создавать отдельные правила для каждого ресурса.​

Шаблоны интеграций

Представлена новая функциональность для быстрого развертывания интеграций на основе готовых шаблонов. Шаблоны позволяют избежать ручного ввода данных, минимизировать ошибки форматирования и быстро загружать структуру, соответствующую требованиям вашей системы. Это первый шаг к внедрению мультишаблонной архитектуры, которая будет развиваться в будущих релизах.​

Коннектор для платформы Astra Monitoring

Добавлен готовый коннектор для интеграции с российской платформой мониторинга Astra Monitoring. Коннектор обеспечивает быстрый обмен данными между системами без дополнительной разработки.

Коннектор для платформы Astra Monitoring.

Усовершенствованная ML-кластеризация событий

Расширенные условия выборки данных

В модель кластеризации добавлен блок «Условия», предоставляющий расширенные возможности фильтрации событий. Пользователи теперь могут более тонко отбирать наиболее значимые события для построения модели, что напрямую повышает качество и точность кластеризации.​

Метрики качества модели (3 KPI)

Внедрены стандартные метрики для оценки качества ML-алгоритмов кластеризации. Три ключевых показателя эффективности позволяют объективно оценить, насколько хорошо работает созданная модель, и при необходимости скорректировать параметры обучения.​

Временные параметры обучающей выборки

Добавлена возможность точно указывать временные интервалы в блоке «Период обучающей выборки». Эта функция повышает точность выборки событий и дает более гибкий контроль над процессом обучения модели.​

Временные параметры обучающей выборки.

Приоритизация regex-выражений

В справочник regex-выражений добавлена вкладка «Приоритет», позволяющая настроить последовательность применения выражений для классификации. Гибкая настройка приоритетов улучшает качество анализа данных и снижает риск некорректной категоризации событий.​

Улучшения пользовательского интерфейса

Управление оповещениями из истории инцидента

Теперь операторы могут решать и закрывать оповещения непосредственно на вкладке «История» в карточке инцидента. Это упрощает процесс управления инцидентами и ускоряет реакцию на проблемы, не требуя переключения между различными экранами.​

Визуализация аномальных событий

Расширена информация об аномалиях, отображаемая в интерфейсе платформы. Дополнительные данные помогают пользователям быстрее принимать решения по инцидентам, понимая контекст и серьезность обнаруженных аномалий.​

Визуализация аномальных событий.

Расширение рабочей области

На форме «Выбранный инцидент» добавлена пиктограмма для расширения рабочей области. Увеличенная область просмотра улучшает ориентацию в графиках и данных, что особенно полезно при анализе сложных инцидентов с большим объемом информации.​

Контекстный поиск в фильтрах

Добавлен контекстный поиск в фильтр по полю «Первичный тег» на форме выбранного инцидента. Повышенная эффективность поиска упрощает работу оператора и сокращает время на поиск нужных данных.​

Индикация обязательных полей

При создании и редактировании сущностей теперь четко помечены обязательные поля. Это экономит время пользователей, снижает вероятность ошибок при заполнении форм и обеспечивает целостность данных в системе.​