Çok Katmanlı Operasyonel Veriyi Aksiyona Dönüştürün

Odine MACE Sense; bulut, ağ ve altyapı ortamlarındaki operasyonel verileri kesintisiz olarak izler. KPI’ları, olayları, alarmları ve sistem sinyallerini ilişkilendirerek anomalileri tespit eder; sorunlar hizmetleri etkilemeden önce olası kök nedenlerin belirlenmesine yardımcı olur.

  • Çok katmanlı operasyonel verileri toplar ve ilişkilendirir
  • Anomalileri ve hizmet kalitesindeki bozulmanın erken sinyallerini tespit eder
  • Değişikliklerin, arızaların ve sistem davranışlarının KPI’lar üzerindeki olası etkisini öngörür
  • Sorun giderme ve kök neden analizi süreçlerini hızlandırır
  • Servis ve altyapı izlemeyi geliştirin
  • Sorunların proaktif olarak tespit edilmesini ve önlenmesini destekler

İzlemeden operasyonel öngörüye

Modern bulut ve telekom bulutu ortamları; donanım, işletim sistemleri, sanallaştırma katmanları, IP ağları, uygulamalar, hizmetler ve kullanıcı aktiviteleri genelinde büyük miktarda veri üretir. Bu verilerin parçalı sistemlerde kalması; görünürlük kaybına, sorun giderme sürelerinin uzamasına ve hizmetler üzerindeki etkilerin anlaşılmasının zorlaşmasına neden olur.

Odine MACE Sense, farklı katmanlardan gelen sinyalleri yapay zekâ tabanlı bir servis güvence katmanında bir araya getirir. Ekiplerin mevcut performansı değerlendirmesine, KPI’lar üzerindeki olası etkileri öngörmesine, olağan dışı davranışları tespit etmesine ve karmaşık operasyonel ortamlardaki sorunları daha hızlı çözmesine yardımcı olur.

  • Katmanlar Arası Sinyal Korelasyonu

    Bulut, veri merkezi, IP ağı ve hizmet katmanları genelindeki KPI’ları, sayaçları, alarmları, olayları ve sistem metriklerini toplar ve ilişkilendirir.

    Anomali Tespiti

    Kullanılabilirliği veya performansı etkilemeden önce olağan dışı davranışları ve hizmet kalitesindeki bozulmanın erken belirtilerini tespit eder.

    Kök Neden Analizi

    Çok katmanlı ve çok sağlayıcılı ortamlardaki olası kök nedenleri öne çıkararak sorun giderme süreçlerini hızlandırır.

    KPI Etki Tahmini

    Değişikliklerin, arızaların ve sistem davranışlarının hizmet ve altyapı performansı üzerindeki olası etkisini yapay zekâ ve makine öğrenmesi modelleriyle öngörür.

  • Altyapı Sağlığı Analizi

    Sanal hizmetler, donanım, Kubernetes, hipervizörler, OpenStack ve IP ağları dâhil olmak üzere bulut, veri merkezi ve altyapı ortamlarındaki performansı, yapılandırmaları ve sistem sağlığını izler.

    Proaktif Sorun Tespiti

    Sürekli izleme, sinyal korelasyonu ve tahmine dayalı içgörülerle ekiplerin potansiyel sorunları daha erken tespit etmesine ve önlemesine yardımcı olur.

    Kapasite ve Risk Tahmini

    Kaynaklar üzerindeki yük, kapasite riskleri ve hizmetleri etkileyebilecek olası koşullar hakkında ileriye dönük görünürlük sağlar.