可觀測性
使用 AIOps 保護服務效能。
運作方式
使用可監控服務健康狀態、業務指標及其支援系統的儀表板,保護 KPI 與 SLA。
使用自動化事件關聯、事件優先順序判定,並與 IT 管理工具整合,加速解決問題的平均時間。
使用異常狀況偵測及可適性臨界值等先進分析功能,在問題影響效能之前先行預測與預防。
使用機器學習支援您的 IT 作業。
使用效能儀表板來追蹤 KPI 和服務供應狀況,監控對組織而言最重要的資訊。
分析泳道中的多項服務指標,以最高逼真度鑽研原始資料,快速找出根本原因。
使用機器學習和歷史資料偵測未來服務效能下降。存取所有資料,針對真正的極端值發出警示,而非平均值之平均值。
將多個來源的事件收集至單一架構並加以強化。使用現成的機器學習原則,在資料進入系統時觸發警示。
依事件對組織的影響來劃分事件優先順序,讓系統優先處理最重大的問題。
直接從事件審查作業中觸發服務票證、待命回應或自動化腳本。
使用 Splunk ITSI 減少 60% 非預期的停機時間。
將警示路由至正確的人員,快速解決問題。
所有環境都適用的即時基礎結構監控和疑難排解。
透過靈活又經濟實惠的資料平台服務,搜尋、分析、視覺化和操作資料。
開始使用
簡化 IT 策略。