Consommez et traitez des ensembles de données d’observabilité à grande échelle afin de cibler rapidement les informations les plus pertinentes pour votre entreprise. Elastic Observability emploie un machine learning et une détection des anomalies spécifiques de chaque secteur afin de réduire les activités de résolution des problèmes à fort coefficient de main d'œuvre et de rationaliser les activités de triage pour permettre aux équipes de se concentrer sur l’innovation et la transformation.
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Appliquez un machine learning supervisé et non supervisé à tout type de données de log, de tracé, d’événement ou d’indicateurs, dans le cadre commercial ou opérationnel. Détectez les anomalies et les aberrations, prévoyez les tendances, découvrez des modèles, catégorisez les logs, etc. avec des capacités spécifiques du secteur. Piochez dans une vaste bibliothèque ouverte de modèles de machine learning personnalisables prêts à l’emploi, à moins que vous ne préfériez construire, tester et déployer votre propre modèle. Mettez automatiquement en évidence les régressions entre les versions et identifiez l’impact en aval des changements pour les applications et les infrastructures dans des environnements cloud-native basés sur des microservices en rapide évolution.
Extrayez en quelques minutes des réponses à partir de pétaoctets de données d’observabilité au moyen d’un moteur de machine learning à la fois performant et scalable. Démocratisez le machine learning et l’analytique pour les non-initiés de votre entreprise, comme les équipes SRE ou les utilisateurs commerciaux, avec des modèles préconfigurés pour les cas d’utilisation courants, des workflows simples accompagnés par un assistant pour faciliter la personnalisation, et un outil d’exploration des données intégré. Les modèles de ML ouverts offrent aux utilisateurs aguerris la possibilité d’accéder “sous le capot” et de procéder aux personnalisations souhaitées.
Mettez automatiquement en évidence les attributs de l'ensemble de données lié à vos applications et à vos infrastructures qui sont corrélés à des transactions à haute latence ou à des transactions erronées et qui ont un impact significatif sur les performances générales des services. Les corrélations basées sur le machine learning peuvent cibler des inconnus inconnus dans vos données d’observabilité afin de trouver plus rapidement les causes premières. Analysez des événements et prenez rapidement des mesures en réduisant des millions de lignes de données de logs désorganisées en un nombre limité de catégories grâce à la classification automatique des logs. Utilisez la détection automatique des anomalies pour identifier les problèmes tels que des modèles atypiques dans les logs, des services dégradés, des pics de taux de logs, une activité inhabituelle liée aux transactions, ou encore une importante augmentation de l’utilisation des ressources
Recevez des notifications d’alertes contextuelles en cas de détection d’anomalies qui remplissent certaines conditions. Créez un cas pour lancer le processus de gestion des incidents en ouvrant et en suivant les problèmes de service directement dans Elastic Observability. Reliez vos alertes à des actions à l'aide des intégrations intégrées pour PagerDuty, ServiceNow, Jira, Microsoft Teams, Slack et la messagerie. Et ce n'est pas tout : tirez parti de la puissante sortie de webhook de la Suite Elastic pour intégrer d’autres systèmes tiers utilisés par votre entreprise et concorder avec les workflows de votre équipe.
Transformez vos données en informations exploitables avec Elastic Observability.