AIOpsのパワーを解き放つ

イベントが発生すると、自動的にイベントをグループ化し、同様の根本原因を持つ既存のイベントを特定します。インシデントが発生すると、該当するイベントに類似する上位のインシデントが自動的に表示されるため、正しい解決策を迅速に導き出すことができます。

自動解析は、ルール・ベースのアラートよりも素早く異常を検知します。異常を検知すると、ストーリー・サービスはチケットを生成し、選択したチャット・サービスでチャットやアラートを行い、ドメイン・ツールから過去のチケットや証拠データを入力します。つまり、複数の画面を監視するのではなく、単一のエクスペリエンスで処方的な解決策へと導くことで、チームがプロアクティブに環境を管理するために必要なコンテキストを提供します。

ログ、チケット、チャットなどの非構造化ソースからのインプット・データを自動的に処理し、最も有益なテキストを抽出することで、運用データの分析から得られる予測アラートの精度を高めます。

根本的な不具合の要素と影響を受ける要素の範囲を導き出すことでコンテキストを理解し、適切な処方的アドバイスと自動修復アクションを使用して、問題をリアルタイムで特定・解消します。

DevOps全体にわたるインプットに基づいてチームに助言を与える説明可能なAIを採用し、過去の障害やインシデントを学習してチームを強化することで、迅速に障害を解消します。

コードや構成の変更は、ITインシデント発生の最大の要因です。IBMのディープラーニング・モデルは、複数の変更同士に関係性を見出してリスク予測を提供するため、オペレーターは履歴データに基づく証拠を含むプロアクティブなアラートを受信できます。

ベンダーや基盤となるインフラストラクチャーに関係なく、構造化ソースと非構造化ソースの両方からスタック全体でアプリケーション・データを結び付けます。

ITプロビジョニング、ワークロード管理、オーケストレーション、タスク、イベントを自動化します。ITチームにセルフサービスを導入し、環境の最新状態を継続的に確認し、コンプライアンスに準拠し、チャージバックとレポートを通じて環境のパフォーマンスと使用状況を最適化しましょう。