Análisis de causa raíz (RCA) para optimizar el rendimiento de TI
Detección automática de incidentes para la localización rápida de impactos en los servicios con RCA
Minimización del tiempo de resolución de incidencias con un RCA eficaz
Las aplicaciones son más dinámicas y complejas que nunca. A menudo se basan en intrincadas dependencias que superan la capacidad de análisis de las herramientas de monitoreo tradicionales. Integramos el poder de la IA para detectar relaciones causa-efecto en entornos de aplicaciones modernos.
Pensemos en una gran entidad financiera con multitud de aplicaciones interconectadas funcionando al mismo tiempo. Una caída repentina del rendimiento de su sistema de procesamiento de transacciones podría acarrear pérdidas significativas. Con nuestro RCA basado en IA, pueden acelerar la identificación de la causa del problema para minimizar el posible impacto financiero..
Con nuestro RCA, puede identificar rápidamente lo que está afectando al rendimiento de la aplicación. Reducirá el tiempo de inactividad, lo que redundará en una mayor productividad y satisfacción de los usuarios.
Racionalización de alertas: una gestión eficiente de los incidentes
Utilizamos algoritmos ML para la detección automática de cualquier anomalía en los niveles de disponibilidad o rendimiento del servicio. Se reduce el volumen de alertas, lo que permite centrarse mejor en los incidentes urgentes.
Imagínese una empresa de TI con un gran volumen de alertas diarias, pero la mayoría de ellas no críticas. Causa fatiga al operador y disminuye la eficacia. Con nuestro sistema de gestión de alertas se reducirá drásticamente el volumen de alertas, lo que permitirá a los operadores concentrarse en los asuntos verdaderamente críticos.
Al reducir la cantidad de alertas con las que tienen que lidiar los operadores, pueden identificar rápidamente los problemas del servicio y solucionarlos. Ayuda a los operadores de TI a trabajar de forma más eficiente y a resolver las incidencias con mayor rapidez.
Aprovechamiento del análisis automatizado mediante el Machine Learning
Nuestra función ML realiza análisis distintos en cada recurso supervisado. Se pueden establecer umbrales automatizados basados en algoritmos ML para emitir alertas esenciales para supervisar actividades, transacciones y detectar eventos inusuales.
Consideremos una plataforma internacional de comercio electrónico que recibe fluctuaciones estacionales de tráfico. Pueden automatizar el análisis para monitorear sus servidores web, crear umbrales dinámicos que se adapten a los cambios del tráfico y recibir alertas sólo cuando se produzcan eventos inusuales reales.
La automatización de este análisis ayuda a detectar incidentes. Se mejoran las aplicaciones y los sistemas informáticos y se reducen las posibles interrupciones del servicio.
Mejor comprensión de los incidentes con visualización de la causa raíz
Nuestra solución ofrece una lista refinada de incidentes y alertas, proporcionando una visión detallada de las causas probables de cualquier incidente. Esta función presenta una lista de recursos que podrían contribuir al incidente y una puntuación de la causa del origen real del fallo.
Imaginemos una empresa de SaaS que sufre frecuentes caídas de su aplicación web. Nuestra visualización de la causa raíz puede ayudarles a identificar una consulta de base de datos problemática que esté causando las caídas, permitiendo una pronta resolución.
Con esta función, la resolución de problemas de producción es más sencilla y eficaz. Esto permite resolver rápidamente las incidencias y mejorar la fiabilidad del servicio.
Instalación gratuita en unos pocos clics
