可观测性
利用 AIOps 保护服务性能。
工作原理
通过监控服务运行状况、业务指标及其支持系统的仪表板来保护 KPI 和 SLA。
通过自动化的事件关联、事件优先级排序以及与 IT 服务管理工具的集成,加快平均问题解决时间。
使用异常检测和自适应阈值等高级分析来预测和预防问题,以免影响性能。
使用机器学习来推动您的 IT 运营。
使用跟踪 KPI 和服务可用性的性能仪表板来监控对组织最重要的内容。
分析泳道中的多项服务指标,并完全保真地深入原始数据,以快速确定根本原因。
使用机器学习和历史数据检测未来的服务降级。访问所有数据以提醒真正的异常值,而不是平均值的平均值。
从多个来源收集事件并将其丰富到一个框架中。使用现成的机器学习策略,在数据进入系统时触发警报。
根据事件对组织的影响的严重程度确定事件的优先级,以便首先解决最关键的问题。
直接从您的事件审查中触发服务标签、随叫随到或自动行动手册。
使用 Splunk ITSI 将计划外停机时间减少 60%。
将警报发送给合适的人员,以便快速解决问题。
适用于所有环境的实时基础设施监控和故障排除。
通过灵活、经济实惠的数据平台服务对您的数据进行搜索、分析和操作并实现数据的可视化。
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简化您的 IT 战略。