Consume y procesa grandes conjuntos de datos de observabilidad a escala para enfocarte rápidamente en la información más relevante para el negocio. Elastic Observability usa detección de anomalías y machine learning específico del dominio a fin de reducir la solución de problemas que demanda gran cantidad de trabajo y optimizar las actividades de priorización, así los equipos pueden enfocarte en la innovación y la transformación futura.
Por qué necesitas AIOps como parte de tu práctica de observabilidad
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Se nombró a Elastic como una de las empresas con Mejor desempeño en The Forrester Wave™: AIOps, 4.° trimestre, 2022
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DISH Media acelera el análisis de causa raíz con Elastic Observability y machine learning
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Aplica un machine learning supervisado y no supervisado a cualquier tipo de datos de log, rastreo, evento o métricas, sean comerciales u operativos. Detecta valores atípicos y anomalías, prevé tendencias, descubre patrones, categoriza logs y más, todo gracias a las capacidades específicas del dominio. Elige de una gran biblioteca abierta de modelos de ML listos para usar y personalizables o crea, prueba y despliega el tuyo propio. Revela automáticamente regresiones entre versiones e identifica el impacto descendente de los cambios en las apps o infraestructura en los entornos nativos del cloud basados en microservicios que cambian con rapidez.
Extrae respuestas de petabytes de datos de observabilidad en minutos con un motor de machine learning que tenga buen rendimiento y sea escalable. Democratiza el ML y las analíticas para quienes no son científicos de los datos en tu organización, como equipos de SRE y usuarios comerciales, mediante modelos preconfigurados para casos de uso comunes, flujos de trabajo basados en asistentes fáciles de usar para hacer más sencilla la personalización y una herramienta de exploración de datos integrada. Los modelos de ML abiertos brindan a los usuarios sofisticados la flexibilidad de echar un vistazo por dentro y personalizar según lo deseen.
Revela de forma automática los atributos del set de datos de tu aplicación e infraestructura correlacionados con alta latencia o transacciones erróneas, y con mayor impacto significativo en el rendimiento general del servicio. Las correlaciones basadas en machine learning pueden identificar incógnitas desconocidas en tus datos de observabilidad para ayudar a encontrar las causas raíz más rápido. Analiza los eventos y toma medidas con rapidez reduciendo millones de líneas de datos de log no estructurados en solo algunas categorías mediante la clasificación automática de logs. Usa la detección de anomalías automatizada para identificar problemas como patrones atípicos en los logs, servicios degradados, picos en la tasa de logs, actividad de transacciones inusual o aumentos repentinos en el uso de recursos.
Recibe notificaciones de alertas contextuales cuando se detecten anomalías que cumplan con determinadas condiciones. Inicia un caso para comenzar el proceso de gestión de incidentes abriendo y rastreando los problemas de servicio directamente en Elastic Observability. Conecta tus alertas con acciones a través de integraciones integradas para PagerDuty, ServiceNow, Jira, Microsoft Teams, Slack y el correo electrónico. Aprovecha la salida poderosa de webhook en el Elastic Stack que te permite incorporar sistemas de terceros adicionales importantes para tu organización e integrarte en los flujos de trabajo de tus equipos.
Transformar tus datos en información procesable con Elastic Observability.