Observability, 머신 러닝 및 예측 분석을 통한 인사이트 확보
하이브리드 멀티 클라우드 환경에서 인프라는 점점 더 복잡해지며 테라바이트 단위의 모니터링 데이터를 생성해내고 있습니다. 통합된 Observability 기능은 경쟁력을 유지하기 위해 데이터 기반 의사 결정으로 계속 전환하고 있는 조직에게 여전히 가장 중요한 과제입니다.
조직은 Observability 데이터에 대한 작업을 분석하고 자동화하기 위해 AI 및 ML 기능과 함께 강력한 데이터 관리 전략이 필요합니다. 그러나 EMA의 설문 조사 결과에 따르면 조직의 27%만이 통합된 Observability 솔루션을 보유하고 있으며 54%만이 자사의 분석 성숙도와 ML 사용이 고급 수준이거나 우수하다고 믿고 있습니다.
이 EMA 예측 분석 보고서는 IT 부서가 현재 직면하고 있는 여러 과제와 운영 및 비즈니스 성능을 개선하기 위한 머신 러닝 및 예측 분석을 통해 해결할 수 있는 기회에 대해 자세히 설명합니다.
주요 내용
EMA 예측 분석 보고서는 다음과 같은 개요를 제공합니다.
- 미국 및 EU의 150개가 넘는 조직에 대한 Observability 데이터 관리 관련 성숙도 수준
- 예측 분석 및 주요 사용 사례를 위한 AI 및 ML의 적용
- 점점 더 복잡해지는 디지털 환경에서 조직이 직면하고 있는 과제
- 예측 분석 및 Observability 추세
추가 리소스
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