От объединения разрозненных алертов в инциденты до анализа первопричины и готовых рекомендаций по устранению
Запросить триал
БольАлерты приходят потоком из десятков источников, эксплуатация не понимает это одна проблема или разные.
ProtoАвтоматически коррелирует связанные алерты по времени, топологии и зависимостям сервисов и объединяет их в единый инцидент. Вместо сотен оповещений вы видите одну проблему.
БольНепонятно что стало триггером инцидента – это приложение, база данных, Kubernetes или внешний сервис. Гипотезы проверяются вручную часами.
ProtoAI-модуль автоматически определяет первопричину и выводит её в человекочитаемом формате с указанием проблемного компонента и всей цепочки влияния.
БольДаже когда причина инцидента найдена не всегда понятно что именно чинить и сколько это займет времени.
ProtoАвтоматически формирует план действий – что исправлять и где, с конкретными шагами по устранению. Время восстановления после сбоя сокращается до минут.
БольПосле инцидента сложно представить что и в какой момент произошло, какие сервисы и бизнес-операции были задеты.
ProtoСтроит таймлайн инцидента с хронологией связанных событий и алертов, автоматически оценивает влияние на сервисы и бизнес-операции.
БольСтатические пороги не диагностируют плавную деградацию — о проблеме узнают, когда её уже заметили клиенты.
ProtoВстроенный AIOPS автоматически вычисляет baseline с помощью Machine Learning алгоритмов, выявляет аномалии и оповещает об отклонениях от нормы до того, как инцидент затронет пользователей.
Автоматическое определение первопричины инцидента с выводом в человекочитаемом формате и рекомендациями по устранению.
Корреляция связанных алертов по топологии и зависимостям сервисов, подавление шума и маршрутизация ответственной команде.
Автоматический расчёт baseline на ML-алгоритмах, выявление аномалий и трендов, MTTR-анализ эффективности реагирования.
Оповещения о риске нарушения SLO и контроль error budget по ключевым сервисам и бизнес-операциям до инцидента.
Конструктор алертов на любые показатели, популярные каналы оповещения и нативная поддержка AlertManager.
Бот-трафик и парсинг цен – взгляд со стороны владельца e-commerce и методы защиты от парсинга
AI-расследование инцидентов — это подход, при котором платформа автоматически объединяет связанные алерты в инциденты, анализирует метрики, трейсы и логи для определения первопричины и предлагает рекомендации по устранению. Это сокращает время реагирования и снижает нагрузку на дежурные команды.
Proto коррелирует алерты по времени возникновения, топологии сервисов и их зависимостям, дедуплицирует повторяющиеся оповещения и подавляет шум. В результате вместо потока разрозненных алертов дежурная смена видит единый инцидент, который автоматически маршрутизируется ответственной команде.
Платформа анализирует метрики, распределённые трейсы, логи и изменения в инфраструктуре, сопоставляет аномалии с топологией сервисов и определяет проблемный компонент и цепочку его влияния. Первопричина выводится в человекочитаемом формате с локализацией проблемы вплоть до уровня кода.
За счёт объединения алертов, автоматического определения первопричины и готовых рекомендаций по устранению команды тратят меньше времени на диагностику и восстановление. Встроенный AIOPS дополнительно проактивно выявляет аномалии по ML-baseline, а MTTR-анализ помогает оценивать и улучшать эффективность реагирования.
