Consuma e processe grandes conjuntos de dados de observabilidade em escala para voltar seu foco rapidamente para as informações mais relevantes para os negócios. O Elastic Observability utiliza machine learning específico do domínio e detecção de anomalia para reduzir o trabalho na solução de problemas e simplificar as atividades de triagem para que as equipes possam se dedicar à inovação e à transformação futura.
Por que você precisa de AIOps como parte da sua prática de observabilidade
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Baixe o relatórioDISH Media acelera a análise de causa raiz com Elastic Observability e machine learning
Leia o estudo de casoAplique machine learning supervisionado e não supervisionado a qualquer tipo de dados de log, trace, evento ou métricas, sejam comerciais ou operacionais. Detecte discrepâncias e anomalias, preveja tendências, descubra padrões, categorize logs e muito mais, com recursos específicos do domínio. Escolha entre uma extensa biblioteca aberta de modelos de ML prontos para uso e customizáveis ou crie, teste e implante o seu próprio. Exponha automaticamente as regressões entre as versões e identifique o impacto downstream das alterações em apps ou na infraestrutura em ambientes nativos da nuvem baseados em microsserviços sujeitos a rápidas mudanças.
Extraia respostas de petabytes de dados de observabilidade em minutos com um mecanismo de machine learning eficiente e escalável. Democratize o ML e a analítica para quem não é cientista de dados na sua organização, como equipes de SRE e usuários de negócios, com modelos pré-configurados para casos de uso comuns, fluxos de trabalho baseados em assistente fáceis de usar para facilitar a customização e uma ferramenta integrada de exploração de dados. Os modelos abertos de ML oferecem a usuários sofisticados a flexibilidade de ver como tudo funciona e customizar conforme desejado.
Revele automaticamente atributos do conjunto de dados de suas aplicações e infraestrutura correlacionados a alta latência ou transações errôneas com o impacto mais significativo no desempenho geral do serviço. Correlações baseadas em machine learning podem identificar incógnitas desconhecidas em seus dados de observabilidade para ajudar a encontrar as causas raiz mais rapidamente. Analise e aja rapidamente em eventos, reduzindo milhões de linhas de dados de log não estruturados a apenas algumas categorias com classificação automática de log. Use a detecção automatizada de anomalia para identificar problemas como padrões atípicos em logs, serviços degradados, picos na taxa de log, atividade de transação incomum ou picos na utilização de recursos.
Receba notificações de alerta contextuais quando forem detectadas anomalias que atenderem a determinadas condições. Abra um caso e inicie o processo de gerenciamento de incidentes abrindo e acompanhando problemas de serviço diretamente no Elastic Observability. Conecte seus alertas a ações usando integrações internas para PagerDuty, ServiceNow, Jira, Microsoft Teams, Slack e email. Utilize a poderosa saída de webhook no Elastic Stack, permitindo que você se conecte a sistemas de terceiros adicionais que sejam importantes para sua organização e se integre aos fluxos de trabalho da sua equipe.
Transforme seus dados em insights práticos usando o Elastic Observability.