Поиск аномалий событий ИТ-мониторинга

Выявление взаимосвязанных аномальных событий позволяет дополнить данные об авариях, изменениях и инцидентах, создавая целостное представление о произошедшем. Это помогает IT-командам быстрее локализовать причины проблемы, понять её влияние на инфраструктуру и принять эффективные меры для устранения и предотвращения подобных ситуаций в будущем.

Интеллектуальный поиск аномалий с использованием технологий AI и ML

Цепочки событий

Плотность событий

Временные ряды

Детектор аномалий цепочек событий

Работает на уровне событий, позволяет отслеживать быстрые малые изменения.

Пример: после перезапуска, выключения приложения не произошел его ожидаемый запуск.

Построение моделей нормального поведения системы.
Обнаружение аномальной последовательности событий:
- отсутствие причины,
- отсутствие следствия,
- задержка следствия.
Интерпретация аномальных событий для их оценки.

Детектор аномалий плотности событий

Работает на уровне кластеров, позволяет отслеживать медленные масштабные изменения.

Пример 1: избыточные события, порождаемые каким-либо приложением, могут предупредить о незадекларированных возможностях.

Пример 2: аномально высокая плотность запросов на веб-портал может предупредить о проводимой DDoS-атаке.

Обнаружение аномальной плотности событий — слишком много или наоборот.
Интерпретация и предупреждение пользователя об угрозах аномальных событий ИТ мониторинга.

Детектор аномалий временных рядов

Работает на уровне метрик с любой плотностью запросов, автоматически рассчитывает пороги для заданных метрик.

Пример: слишком низкая загрузка процессора на высоконагруженном сервере может предупредить о том, что есть проблемы.

Адаптивный расчет верхних и нижних значений порогов обрабатываемых метрик на основе статистических данных.
Обнаружение всплесков значений за пределы адаптивных порогов.

Узнайте больше о нашем решении

Снижайте информационный шум, ускоряйте решение инцидентов и прогнозируйте проблемы с помощью технологий искусственного интеллекта и машинного обучения