Мониторинг лог-файлов в ИТ инфраструктуре
Лог-файлы — это ценный источник информации о состоянии IT-систем, их работе и возникающих сбоях. Они фиксируют все ключевые события: от обычных операций до критических ошибок
Мониторинг логов позволяет в реальном времени отслеживать аномалии, выявлять потенциальные инциденты и находить первопричины проблем. Это не только ускоряет реакцию на сбои, но и помогает предсказывать возможные неисправности, предотвращая их влияние на бизнес.
Как устроен мониторинг лог-файлов в AIOps-платформе Artimate?
Сбор данных лог-файлов
- Универсальный LOG-FILE agent обеспечит парсинг любых файлов;
- Извлечение атрибутов (тегов) на начальном этапе сбора данных;
- Поддержка временных меток (Timestamp) формата ISO 8601;
- Работа с архивами.
Объединяйте данные лог-файлов для централизованной обработки
- Решите проблему анализа разрозненных файлов, которые усложняют и замедляют устранение неполадок;
- Определите связи между логами различных систем, упростите анализ первопричин;
- Исключайте лишнюю информацию, работайте только с полезными данными;
- Работайте в единой панели просмотра, поиска, фильтрации, анализа логов.
Гибкие настройки статусов
- Обработка и сопоставление первичного статуса записей логов;
- Настройка статуса по умолчанию для записей, у которых статус не указан;
- Low-code конструктор условий — повышение или понижение статуса;
- Управление изменениями — определение записей изменения конфигурации оборудования, ПО, действий администратора.
Узнайте больше о нашем решении
Снижайте информационный шум, ускоряйте решение инцидентов и прогнозируйте проблемы с помощью технологий искусственного интеллекта и машинного обучения
Контекстуализация
- Извлечение полезной информации из текущего содержания;
- Обогащение данными из справочников — сопоставление;
- Классификация данных с помощью активных моделей ML классификации.
Интеллектуальная аналитика
- Кластерный анализ слабоструктурированных данных логов с помощью набора встроенных ML моделей;
- Исследование и визуализация корреляционных связей с помощью ML кластеризации;
- Расчет карт причинно-следственных связей;
- Поиск первопричин (Root Cause Analysis), прогнозирование;
- Детекция аномалий цепочек событий, плотности событий.
