AIOps를 통해 문제 해결 자동화 및 운영 간소화

Elastic Observability는 규모에 맞는 Observability 데이터를 수집, 중앙 집중화 및 분석하고 도메인별 머신 러닝 및 이상 징후 탐지를 활용하여 노동 집약적인 문제 해결을 줄입니다. 분류 활동을 간소화하여 팀이 더 나은 소프트웨어 개발에 집중할 수 있도록 하세요.

Elastic 머신 러닝 및 통계를 통한 Observability 재고

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Elastic Stack에서 머신 러닝을 활용하여 실행 가능한 인사이트 확보

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Elastic Stack을 사용하여 통신 인프라 관리 및 모니터링

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탐지하기 어려운 문제까지 탐지

Elastic 머신 러닝(ML) 엔진은 데이터에 구애받지 않으므로 비지도 ML과 지도 ML을 모두 유연하게 사용할 수 있습니다. 비지도 도메인 중심 ML을 통해 모든 Observability 데이터에 대한 이상 징후, 그룹의 이상값 및 희귀 이벤트를 탐지하거나 지도 ML을 사용하여 거의 모든 데이터에 대한 모델을 구축, 테스트 및 배포하세요.

워크플로우 조사, 인시던트 관리 프로세스 개선 및 문제 해결 속도 향상

최종 사용자 모니터링, 인프라 모니터링 및 애플리케이션 모니터링 데이터의 분석을 기반으로 개입 없이 문제를 탐지하세요. Elastic Observability에서 서비스 문제를 직접 열고 추적하기 위한 인시던트 관리 프로세스를 시작하는 사례를 시작하세요. 머신 러닝은 APM과 인프라 데이터 간의 상관 관계를 자동으로 표면화하여 근본 원인을 보다 신속하게 찾을 수 있도록 지원합니다.

워크플로우와 경보 통합

내장된 PagerDuty, ServiceNow, Jira, Microsoft Teams, Slack 및 이메일 통합 기능을 사용하여 경보를 작업에 연결하세요. Elastic Stack의 강력한 웹 후크 출력을 활용하여 조직에 중요한 서드파티 시스템과 연결하고 팀의 워크플로우와 통합하세요.

풀 스택 Observability 솔루션을 통해 기술 운영 현대화

대규모 로그, 메트릭 및 APM 추적을 단일 스택으로 통합하세요.

  • 애플리케이션 성능 모니터링

    개발을 가속화하고 애플리케이션 코드를 개선하세요.

  • 인프라 모니터링

    규모에 맞게 인프라 모니터링을 단순화하세요.

  • 로그 모니터링

    규모에 맞게 로그를 배포하고 관리하세요.