ИИ-аналитика
и отчетность
Наша ИИ-аналитика превращает терабайты данных мониторинга в прогнозы сбоев, финансовые инсайты и готовые отчеты для руководства
Наша ИИ-аналитика превращает терабайты данных мониторинга в прогнозы сбоев, финансовые инсайты и готовые отчеты для руководства
От сырых данных мониторинга
до стратегических решений Новый стандарт ИТ-мониторинга, который сочетает в себе
искусственный интеллект, ML и автоматизацию
Как мы используем ML
Кластеризация
Этап кластеризации автоматически превращает большие объёмы низкоуровневых событий в малое число высокоуровневых групп — «кластеров». Их проще понимать и с ними работать. Также, в Artimate можно:
- редактировать получившиеся кластеры удобным образом (что нехарактерно для классических реализаций машинного обучения);
- связывать кластеры отношениями, строя карты причинно-следственных связей.
Все эти шаги позволят упростить уже потоковые данные на этапе классификации.
Классификация
Этап классификации в Artimate опирается на уже настроенные кластеры. Он позволяет группировать поток событий в реальном времени, обновляя кластеризацию при появлении новых значимых данных. Благодаря этому система адаптируется к изменениям в инфраструктуре и автоматически поддерживает актуальность группировок событий. Такой подход избавляет от необходимости вручную сортировать новые данные, значительно сокращая время на их обработку и оптимизируя рабочие процессы.
Корреляция
На основе данных кластеризации Artimate создаёт наглядную Карту процессов — графическое отображение причинно-следственных связей между компонентами системы. Эта карта позволяет:
- прогнозировать развитие инцидентов, анализируя влияние одного компонента на другие;
- быстро находить первопричины сбоев;
- выявлять неожиданные зависимости, которые сложно заметить вручную;
- глубже понять работу системы и её внутренние процессы.
Поиск аномалий
Artimate фиксирует аномалии, которые часто остаются незамеченными при традиционном мониторинге:
- локальные изменения в активности компонентов, которые не видны на обобщённых дашбордах;
- нестандартные последовательности событий, скрытые среди сотен штатных операций;
- необычные ситуации, которые невозможно обнаружить вручную;
- аномальное поведение как отдельных метрик, так и их групп, указывающее на потенциальные риски.
Такой подход обеспечивает максимально точное выявление скрытых проблем и позволяет компаниям предотвращать сбои ещё до их возникновения.
Переход от реактивного к проактивному
управлению ИТ-инфраструктурой
| Критерий | Реактивный подход | AIOps |
|---|---|---|
| Обнаружение сбоев | По факту возникновения | До момента их возникновения, на ранних этапах за счет предсказания сбоев и детекции аномалий, прогнозирования и оценке рисков |
| Скорость реакции | Минуты или часы | Секунды за счет автоматизации обнаружения и локализации инцидентов |
| Автоматизация | Минимальная | Высокая |
| Влияние на бизнес | Убытки из-за простоев | Минимизация убытков, ускорение цифровой трансформации |
| Устранение проблем | Ручное, трудоёмкое | Автоматическое и оптимизированное |
| Нагрузка на ИТ-отдел | Высокая | Снижается за счет высокого уровня автоматизации |
| Риски повторений | Высокие | Минимальные, благодаря интеллектуальному анализу первопричин инцидентов, системному решению проблем и автоматизации (ИИ помощник, база знаний, прогнозирование и др.) |
FAQ
Какие виды ML-аналитики доступны в платформе Artimate?
Как Artimate помогает перейти от реактивного к проактивному мониторингу?
Чем предиктивная аналитика Artimate отличается от стандартного порогового мониторинга?
Как работает функция системного анализа ИТ-ландшафта?
Превращайте терабайты данных мониторинга
в прогнозы сбоев, финансовые инсайты и готовые отчеты Снижайте информационный шум, ускоряйте решение инцидентов и прогнозируйте проблемы с помощью технологий искусственного интеллекта и машинного обучения
