SRE를 위해 설계된 AI

Elastic은 더 빠른 분류를 위해 수백만 개의 유사한 로그 줄을 몇 가지 카테고리로 자동 그룹화합니다.

모든 로그 메시지에 실시간 이상 징후 탐색 및 패턴 분석을 위해 머신 러닝이 자동으로 적용됩니다. 로그 비율이 예상 패턴을 벗어날 때 이상 징후가 포착됩니다. 예를 들어, 서비스 장애를 나타내는 갑작스러운 감소가 이에 해당됩니다.

기준을 설정하고 미래의 추세를 예측하여 미래 시계열 행동(예: 사용자 부하, 디스크 사용률)을 예측합니다. 예상 값과 신뢰 구간을 실제 데이터와 함께 시각화합니다.

AI 기반 인라인 지원은 채팅을 시작하지 않고도 관련 컨텍스트(예: 로그 설명, 추적 상관관계, 변경 영향 등)를 표시합니다. 문제에 대한 설명과 진행 방법에 대한 권장 사항을 받으십시오.

문제가 발생할 때 원인이 하나의 근본 원인으로 국한되는 경우는 드뭅니다. Elastic APM은 머신 러닝을 사용하여 간헐적인 성능 결함의 배후에 있는 이상치와 패턴을 드러내고 증상과 가능한 원인의 상관관계를 자동으로 분석합니다.

Elastic의 100개 이상의 사전 구성된 이상 징후 탐색 작업은 바로 사용할 수 있습니다. 설정이나 데이터 과학 전문 지식이 필요하지 않습니다. 사용자 지정 사용 사례의 경우, 안내 워크플로우를 사용하면 몇 단계만으로 머신 러닝 모델을 구성하고 훈련시킬 수 있습니다.