SPLUNK OBSERVABILITY
Identifiez les problèmes pour les corriger sans délai
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Une plateforme. Tous les signaux. Un contexte métier complet.
L’IA peut ajouter autant de complexité qu’elle n’en résout, et c’est dans l’observabilité que cela se ressent le plus. Le contexte métier disparaît, les pratiques de dépannage restent réactives et les coûts deviennent incontrôlables. Splunk Observability est spécialement conçu pour relever ces défis.
Un contexte métier plus détaillé pour hiérarchiser les actions
Reliez les services aux processus métiers, ajoutez des éléments de contexte comme le segment de clients ou l’identifiant du magasin, et déterminez l’impact des problèmes sur les SLO, les KPI et l’expérience utilisateur, qu’ils soient issus de votre infrastructure ou d’une autre.
Détectez et corrigez rapidement les problèmes qui nuisent à l’activité
Grâce à l’architecture de streaming en temps réel de Splunk et aux agents AI SRE, quelques secondes suffisent pour détecter les anomalies. Vous localisez les causes profondes sur tous les environnements, et les déluges d’alertes sont convertis en une vue unique et exploitable grâce aux corrélations.
Des tarifs prévisibles pour garder le contrôle de vos données et de vos coûts
Avec la gestion intégrée des pipelines de télémétrie, la tarification simple basée sur l’hôte, sans dépassements punitifs, et la prise en charge native d’OpenTelemetry, vous gardez un contrôle total sur vos données et vos coûts, tout en allégeant la dette technique.
Le pouvoir de Splunk Observability
Il faut plus que des tableaux de bord et des alertes pour assurer la résilience numérique. Splunk utilise des agents IA et un socle de données unifié pour corriger et prévenir les problèmes, observer et gouverner les systèmes d’IA, et relier chaque signal à un impact métier.
Anticiper et corriger les problèmes avec les agents IA
- Ils corrèlent les signaux provenant de tous les domaines pour détecter les problèmes avant qu’ils ne se propagent.
- Ils réunissent les traces, les logs, les chemins réseau et les KPI métiers pour reconstituer un contexte exploitable.
- Ils suggèrent des actions : annulations, changements de marqueur de fonctionnalité, ajustements de capacité, etc.
- Ils libèrent les ingénieurs des tâches répétitives pour qu’ils puissent se consacrer à l’innovation.
Observez les agents et l’infrastructure IA
- Supervisez les GPU, les modèles, les bases de données vectorielles, les couches d’orchestration et les frameworks d’agent d’un bout à l’autre.
- Suivez les signaux de qualité et de sécurité : hallucinations, fuites d’IPI, violations de politiques, etc.
- Obtenez des métriques de coût et d’efficacité, dont la consommation de tokens et le rendement des modèles.
- Détectez les dégradations silencieuses qui échappent aux golden signals traditionnels.
Reliez les signaux à l’impact métier
- Modélisez les processus métiers stratégiques et les parcours utilisateur critiques (paiement, réclamations, exécution de commandes) sous forme d’objets de première classe.
- Identifiez les clients, les segments et les territoires les plus touchés, et quantifiez l’impact.
- Corrélez la télémétrie des différents domaines de l’infrastructure, des services et des réseaux.
- Hiérarchisez l’action en fonction des revenus, du risque et de l’expérience client, plutôt qu’en vous fiant uniquement à l’état des systèmes.
Suivez la visite interactive
Découvrez le pouvoir de Splunk Observability à l’œuvre : suivez la visite pour découvrir l’interface et les fonctionnalités du produit.
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Témoignages de réussite client
Quand nous établissons que la supervision a réussi à intervenir avant que le service ne se dégrade, nous démontrons que les investissements que nous faisons dans les outils de supervision sont rentables.
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