O QUE FAZEMOS
As nossas soluções usam várias estratégias de AI para trabalhar os dados provenientes de arquivos de log, métricas e ferramentas de monitorização, tickets de helpdesk, entre outras fontes. Agregamos e organizamos todas as saídas dos sistemas de um modo útil e utilizamos técnicas de análise para interpretar os dados em bruto, criando novas informações relevantes para o negócio. Automatizamos funções através de machine learning, reduzindo os processos manuais e o tempo utilizado para realizar atividades de rotina. Criamos ferramentas de visualização, fornecendo dashboards, relatórios, gráficos e outros elementos que podem ser lidos por humanos, para que os utilizadores sigam as mudanças e os eventos que estão a acontecer.
BENEFÍCIOS PARA A SUA EMPRESA
Tratamento de dados eficaz
Os sistemas, serviços e aplicações produzem um grande volume de dados de log e desempenho e AIOps usa esses dados para monitorizar ativos e obter visibilidade das dependências dos sistemas de TI
Automatizar as práticas rotineiras
Monitorização de dados relevantes em cada ambiente, gerando eventos que passam a ser automatizados, reduzindo a interação humana em tarefas rotineiras e libertando os recursos humanos para outras áreas
Reconhecer problemas técnicos com grande precisão
AIOps aborda processos incomuns, prioritizando o evento no sistema crítico como um possível problema ou falha, quando o comportamento sai da norma, e desclassifica o evento executando uma função de mitigação pré-definida
Agiliza as interações entre grupos e equipas do data center
AIOps fornece a cada grupo de TI funcional dados e perspetivas relevantes, pois tem a capacidade de aprender quais os dados de análise que deve mostrar a cada grupo
Utilização em simultâneo de diversas técnicas
AIOps usa um conjunto de várias estratégias de AI, incluindo saída de dados, agregação, análise, algoritmos, automatização e orquestração, machine learning e visualização, de uma forma bem definida
Machine learning em benefício do negócio
As nossas soluções conseguem antecipar, por exemplo, que uma aplicação precisa de mais armazenamento e, em seguida, iniciam um processo automatizado para disponibilizar armazenamento adicional em incrementos consistentes com regras algorítmicas