Automatiza la detección de anomalías y acelera el análisis de causa raíz con AIOps

Combina la AI generativa con Elastic Observability y machine learning avanzado para una experiencia de chat interactivo sensible al contexto basada en tus datos privados y runbooks. Elastic AI Assistant puede ayudarte a interpretar errores y mensajes de logs, proporcionar sugerencias para una eficiencia óptima del código, escribir reportes e incluso ayudar a identificar y ejecutar un runbook. Habilita una resolución más rápida de los problemas, mejora la colaboración, desbloquea los silos de conocimiento y empodera a todos los usuarios, esto le permitirá a los equipos enfocarse en crear mejores softwares.

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 más de 100 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.