Elastic Observability recopila, centraliza y analiza datos de observabilidad a escala, y usa machine learning específico del dominio y detección de anomalías para reducir la solución de problemas que demanda gran cantidad de trabajo. Optimiza tus actividades de priorización para que los equipos puedan enfocarse en desarrollar mejores softwares.
Replanteo de Observability con Elastic Machine Learning y estadísticas
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El motor de machine learning (ML) de Elastic tiene independencia de los datos, lo cual te brinda la flexibilidad de usar tanto ML supervisado como no supervisado. Detecta anomalías, valores atípicos en el grupo e incluso esos eventos poco frecuentes en todos tus datos de observabilidad gracias al ML no supervisado centrado en el dominio; o usa ML supervisado para crear, probar y desplegar modelos para prácticamente cualquier dato.
Investiga flujos de trabajo, mejora el proceso de gestión de incidentes y acelera la resolución de problemas
Detecta problemas sin intervención con base en el análisis del monitoreo de usuario final, monitoreo de infraestructura y datos de monitoreo de aplicación. Inicia un caso para comenzar el proceso de gestión de incidentes a fin de abrir y rastrear los problemas de servicio directamente en Elastic Observability. El machine learning revela automáticamente correlaciones entre tus datos de infraestructura y APM para ayudar a encontrar las causas raíz más rápido.
Conecta tus alertas con acciones a través de integraciones integradas para PagerDuty, ServiceNow, Jira, Microsoft Teams, Slack y el correo electrónico. Aprovecha la salida de webhook poderosa 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.