Automatize a detecção de anomalia e acelere a análise de causa raiz com AIOps

Combine a IA generativa com o Elastic Observability e machine learning avançado e conte com uma experiência de chat interativo com reconhecimento de contexto baseado nos seus dados e runbooks proprietários. O Elastic AI Assistant pode ajudar você a interpretar mensagens de log e erros, fornecer sugestões para otimizar o código e torná-lo mais eficiente, escrever relatórios e até mesmo ajudar a identificar e executar um runbook. Permita uma resolução mais rápida de problemas, melhore a colaboração, desbloqueie silos de conhecimento e capacite todos os usuários, permitindo que as equipes se concentrem em desenvolver um software melhor.

Aplique 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 mais de 100 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.