Analyse des causes profondes (RCA) pour une performance IT optimisée

Minimiser le temps de résolution des incidents grâce à un RCA efficace

Les applications sont plus dynamiques et plus complexes que jamais. Elles reposent souvent sur des dépendances compliquées qui dépassent la capacité d'analyse des outils de monitoring traditionnels. Nous intégrons la puissance de l'IA pour détecter les relations de cause à effet dans les environnements applicatifs modernes.

Prenons l'exemple d'une grande institution financière disposant d'une multitude d'applications interconnectées fonctionnant en même temps. Une baisse soudaine des performances de leur système de traitement des transactions peut entraîner des pertes importantes. Grâce à notre RCA basé sur l'IA, ils peuvent accélérer l'identification de la cause première du problème afin de minimiser l'impact financier potentiel.

Avec notre RCA, vous pouvez rapidement identifier ce qui affecte la performance de l'application. Il réduira les temps de panne, ce qui améliorera la productivité et la satisfaction des utilisateurs.

Rationalisation des alertes pour une gestion efficace des incidents

Nous utilisons des algorithmes ML pour la détection automatique de toute anomalie dans les niveaux de disponibilité ou de performance des services. Le volume d'alertes est réduit ce qui permet de mieux se concentrer sur les incidents urgents. Imaginez une entreprise informatique confrontée à un volume élevé d'alertes quotidiennes mais dont la plupart ne sont pas critiques. Il entraîne une fatigue de l'opérateur et diminue son efficacité. Grâce à notre système de gestion des alertes, nous réduisons considérablement le volume des alertes permettant aux opérateurs de se concentrer sur les problèmes réellement critiques.

Le nombre d'alerte que les opérateurs doivent traiter étant réduit, ils peuvent rapidement identifier les problèmes de service et les résoudre. Ils travaillent plus efficacement et résolvent les incidents plus rapidement.

Tirer parti de l'analyse automatisée grâce au Machine Learning

Notre fonction ML effectue une analyse distincte pour chaque ressource surveillée. Des seuils automatisés peuvent être définis sur la base d'algorithmes ML afin d'émettre des alertes essentielles pour le suivi des activités et des transactions, et de détecter des événements inhabituels.

Prenons l'exemple d'une plateforme internationale de commerce électronique qui connaît des fluctuations saisonnières de trafic. Elle peut automatiser l'analyse pour superviser leurs serveurs web, créer des seuils dynamiques qui s'adaptent à l'évolution du trafic et recevoir des alertes uniquement en cas d'événements inhabituels réels.

L'automatisation de cette analyse facilite la détection des incidents. Les applications et les systèmes informatiques sont améliorés et les interruptions de service potentielles sont réduites.

Meilleure compréhension des incidents grâce à la visualisation des causes profondes

Notre solution propose une liste affinée d'événements et d'alertes, offrant une vue détaillée des causes probables d'un incident donné. Cette fonction présente une liste de ressources susceptibles de contribuer à l'incident et un score de cause pour l'origine réelle de la défaillance.

Imaginons une société SaaS confrontée à des pannes fréquentes de son application web. Notre visualisation de la cause première peut les aider à identifier une requête de base de données problématique à l'origine des pannes, ce qui permet une résolution rapide.

Grâce à cette fonctionnalité, la résolution des problèmes de production est plus simple et plus efficace. Elle permet de résoudre rapidement les incidents et d'améliorer la fiabilité du service.