Supervision IT avec Machine Learning


ServicePilot vous informe des anomalies, où qu'elles se produisent dans votre informatique



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Comprendre les métriques et ce qu'on peut analyser

ServicePilot vous permet de collecter et utiliser 4 type de données afin d'observer et d'analyser le comportement "normal" et "anormal" de vos éléments supervisés:1) Les indicateurs simples / calculés, les alertes, les niveaux de services, ou les évènements.


Comprendre les métriques et ce qu'on peut analyser

5 Algorithmes avec possibilités de query complémentaires

Les différents algorithmes standards disponibles dans ServicePilot sont au nombre de 5 et permettent de faire des analyses très poussées sur les métriques énoncées ci-dessus: 1) Classification, 2)Tendances, 3)Capacité, 4) Anomalies (object, alertes, SL), 5) Termes significatifs. Ces analyses globales peuvent être enrichies à l'aide de requêtes supplémentaiores


5 Algorithmes avec possibilités de query complémentaires

Modélisez automatiquement la complexité du monde réel

Les analyses détaillées permettent de profiter simplement d'une classification très performante pour de cibler précisémenet l'information que l'on recherche. Cela permet d'utiliser les champs classiques de Servicepilot pour appliquer le machine learning et la détection d'anomalies aux concepts Vue/Classe/objet, et en filtrant facilement par Object, Classe, IP, Package, Ressources ou Vues.


Modélisez automatiquement la complexité du monde réel

Le machine learning sans big data ne marche pas

Le machine learning de ServicePilot vous permet de faire beaucoup d'analyses sur chacune des vos ressources IT supervisées. Ainsi, il était primordial que l'architecture soit conçu dès le départ pour fonctionner avec des millions ou des milliards de métriques par jour. Ces mécanismes d'analyses automatiques et/ou poctuelles sont entièrement gratuites et ont très peu d'impact sur les installations existantes.


Le machine learning sans big data ne marche pas

Prévoyez - et préparez - l'avenir

Le machine learning de ServicePilot vous permet de faire du capacity planning et de la prévision de tendances sur chacune des vos ressources IT supervisées. L'apprentissage de baselining automatique sur ce qui est normal permet de mieux planifier l'avenir, et même changer son cours en apportant des améliorations basées sur les prévisions. Mon serveur manquera-t-il d'espace disque au cours des deux prochaines semaines ? Quel sera le volume d'appels téléphoniques à supporter mercredi après-midi durant la pause déjeuner ? Grâce à la fonction de prévision des tendances et de la capacité, vous pouvez répondre à ces questions et prendre des mesures adéquates.


Prévoyez - et préparez - l'avenir

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