Микросервисная архитектура ускоряет разработку, но усложняет эксплуатацию. Один сбой в распределённой системе может вызвать лавину из сотен алертов, информационного шума и ложных следов. Инженерам приходится часами вручную сопоставлять логи, метрики и трейсы, чтобы понять, что именно стало первопричиной инцидента.
Покажем, как машинное обучение помогает превратить поток уведомлений в единую картину инцидента. Вы увидите, как алгоритмы помогают находить корневую причину, отсекать шум и оценивать возможное развитие аварии до того, как она повлияет на критичные бизнес-сервисы.
24 сентября в 11.00 команда Artimate и федерального системного интегратора «Аметист» проведут вебинар “От алерта до первопричины: как ML помогает расследовать каскадные инциденты“.
Для кого:
— SRE- и DevOps-инженеры, которые хотят сократить время расследования инцидентов и снизить уровень информационного шума.
— Руководители ИТ-департаментов и технические лидеры, которым важны соблюдение SLA, прозрачность эксплуатационных процессов и снижение нагрузки на команду.
— Инженеры по мониторингу и наблюдаемости, которые выстраивают процессы эксплуатации сложных микросервисных систем.
Регистрируйтесь, чтобы узнать, как перейти от потока разрозненных алертов к управляемому расследованию инцидентов, быстрее находить их первопричины и повышать стабильность ИТ-сервисов.
