使用 AIOps 自动解决问题并简化运营流程

Elastic 可观测性能够大规模收集、集中和分析可观测性数据,并利用特定领域的 Machine Learning 和异常检测来减少劳动密集型的故障排除。简化分流活动,让团队能够专心开发更好的软件。

使用 Elastic Machine Learning 和统计数据重新思考可观测性

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利用 Elastic Stack 上的 Machine Learning 获得行之有效的见解

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使用 Elastic Stack 管理和监测您的电信基础架构

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强大的检测能力,让难以检测的问题无处遁形

Elastic Machine Learning (ML) 引擎不限数据,您可以灵活地使用无监督和有监督的 ML。使用无监督、以领域为中心的 ML,检测所有可观测性数据中的异常现象、群组中的异常值,甚至是那些罕见事件,或者使用有监督的 ML,为几乎所有的数据构建、测试和部署模型。

调查工作流,增强事件管理流程并加快问题解决速度

根据对最终用户监测、基础架构监测和应用程序监测数据的分析,无需人工干预即可检测问题。启动一个案例,开始事件管理流程,便可在 Elastic 可观测性中直接打开和跟踪服务问题。Machine Learning 会自动显示 APM 和基础架构数据之间的关联性,以帮助更快地找到根本原因。

将告警与您的工作流集成

通过使用 PagerDuty、ServiceNow、Jira、Microsoft Teams、Slack 和电子邮件的内置集成,将您的告警与操作联系起来。利用 Elastic Stack 中强大的 Webhook 输出,您可以将对贵组织十分重要的其他第三方系统加入进来,并与团队的工作流集成。

使用全堆栈可观测性解决方案实现技术运营现代化

在单个堆栈中大规模一体化地管理日志、指标和 APM 跟踪数据。

  • 应用程序性能监测

    加快开发速度并改进您的应用程序代码。

  • 基础架构监测

    简化大规模基础架构监测过程。

  • 日志监测

    大规模部署和管理日志。