Устранение информационного шума в ИТ мониторинге
Информационный шум — одна из главных проблем в IT мониторинге. Тысячи оповещений ежедневно поступают в системы, перегружая команды и затрудняя выявление действительно критичных инцидентов. В результате время реакции увеличивается, а вероятность пропустить важное событие возрастает. Такой хаос мешает поддерживать стабильность IT-инфраструктуры и приводит к срывам SLA.
Интеллектуальное снижение шума в российской AIOps-платформе Artimate направлено на уменьшение количества ложных срабатываний и незначительных событий, которые могут отвлекать ИТ-команды от решения действительно важных проблем.
С помощью алгоритмов машинного обучения и обработки естественного языка, платформа анализирует и коррелирует данные из различных источников, выявляя закономерности и зависимости. Это позволяет объединять связанные события в единые инциденты, фильтровать повторяющиеся или дублирующие алерты и предоставлять операторам только те уведомления, которые действительно требуют внимания.
Снизьте уровень информационно шума поступающих событий мониторинга и сконцентрируйтесь на главном для оперативного решения сбоев
| Дедупликация | Устранение повторяющихся данных |
| Фильтрация | Настройка условий для устранения избыточных данных на всех этапах жизненного цикла. |
| Агрегация | Объединение событий в оповещения. |
| Локализация | Объединение оповещений, изменений, аномалий в инциденты с помощью алгоритмических и ML шаблонов корреляции. |
| Обогащение | Выделение ключевой информации для работы с инцидентами: поиск первопричин, прогноз, покрытие ресурсов, история, рекомендации по решению. |