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Detecção de anomalias com IA

Detecção de anomalias com IA

Uma anomalia é algo que foge da norma. É um ponto de dados que difere de outras observações. As anomalias também são conhecidas como outliers. Anomalias podem ocorrer em bancos de dados e servidores. Em termos de monitoramento, uma anomalia é um desvio significativo de como uma métrica geralmente se comporta ou se comportava no passado. As anomalias podem ser um aumento repentino no tráfego do site, um aumento acentuado no tempo de resposta do aplicativo ou uma conexão do site mais lenta.

O que é detecção de anomalias

A detecção de anomalias é o processo de identificação de qualquer desvio do comportamento normal. Pode ser uma indicação de uma falha técnica ou uma brecha em potencial para ataques. Com o monitoramento de TI, a detecção de anomalias ocorre quando uma métrica se comporta de maneira diferente quando comparada a como geralmente se comportava ou como se comportava no passado.

A detecção de anomalias leva em consideração as tendências sazonais, incluindo certas horas do dia, dias da semana e meses do ano durante os quais qualquer desvio da norma é típico. É crítico em áreas onde as anomalias são menos prováveis ​​de acontecer e quando os padrões recorrentes não são fáceis de monitorar sem anomalias adequadas e alertas baseados em limites implementados.

Como a IA e o ML ajudam na detecção de anomalias

O motor AI e ML estuda o comportamento ao longo de um período prescrito para compreender os padrões regulares. Com base nesses insights, ele identifica quando há um desvio do comportamento observado e o notifica sobre isso. O motor AI e ML também prevê tendências futuras com base nessas observações.

Um sistema de detecção de anomalias ajuda a aproveitar o poder da IA ​​e do ML para prever a degradação do serviço em um ambiente de TI cada vez mais complexo.

Por que os sites precisam de um sistema de detecção de anomalias

Os sites têm muitas tecnologias por trás deles que podem dar errado. De erros de Javascript a erros de HTML, plug-ins, problemas de CDN e sites SSL estão sujeitos a vários erros. Também podem ocorrer problemas de ISP da Internet sobre os quais você não tem muito controle. Além disso, novos padrões e tecnologias para acompanhar podem torná-lo mais opressor. Portanto, um sistema automatizado de detecção de anomalias que pode fornecer informações sobre a varredura de todos esses parâmetros pode ajudar.

Como o Site24x7 ajuda na detecção de anomalias

A estrutura de anomalias alimentada por IA do Site24x7 usa a Robust Principal Component Analysis (RPCA) e algoritmos de esboço de matriz para detectar anomalias. A ferramenta de detecção de anomalias do Site24x7 envolve modelagem matemática, geração de eventos de anomalias e pontuação de domínio.

Ele identifica as principais anomalias na velocidade do site, tempo de resposta do aplicativo, atraso na conexão do servidor da web, memória do servidor e métricas de disco, utilização da largura de banda da rede e principais métricas de desempenho da AWS. O mecanismo de AI e ML estuda os padrões comuns, levando em consideração as tendências sazonais, e gera alertas sempre que uma anomalia é observada. O Site24x7 também permite que você configure limites baseados em anomalias e receba alertas por e-mail, chamada de voz, SMS ou ferramenta ITSM de terceiros.

Por que o Site24x7 é o melhor sistema de detecção de anomalias

As técnicas de detecção de anomalias de classe empresarial do Site24x7 permitem que os usuários monitorem no nível do sistema, aplicativo e código para entender padrões, identificar anomalias e prever tendências futuras. Com o Site24x7, você pode:

  • Monitorar todos os seus recursos de TI de sites, servidores, redes, aplicativos e serviços em nuvem em um só lugar
  • Melhorar a segurança do seu sistema monitorando, identificando e corrigindo anomalias
  • Usar o painel de anomalias para visualizar todas as anomalias.
  • Gerar relatórios de anomalias e compartilha-los com sua equipe nos formatos CSV ou PDF por e-mail
  •  Receber alertas de limite baseados em anomalias por e-mail, chamada de voz, SMS e sua ferramenta ITSM de terceiros. 

Monitoramento alimentado por IA para DevOps e operações de TI com alerta proativo de recursos invasores

A detecção em tempo real de desvios ou picos incomuns nas métricas de desempenho ajuda a manter a integridade de seus serviços e ficar à frente do tempo de inatividade.

Simplifique a análise de causa raiz (RCA)

Identifique dependências entre variações individuais nas métricas de desempenho e vários tipos de monitor, tornando mais simples identificar a origem do problema que levou à cadeia de ocorrências de tempo de inatividade.

Comportamento de monitor de alinhamento automático em ambientes dinâmicos

Supere os limites dos limites estáticos para reduzir alertas falsos em seu ambiente dinâmico. O aprendizado automático ajuda o sistema a construir uma linha de base confiável para desempenho sem intervenção manual.

Detecção de anomalias em todas as facetas de monitoramento

Descubra a degradação do tempo de resposta regional em seu site, um pico de tempo de resposta pode ser limitado a uma única região específica devido a problemas com o ISP ou o CDN. Limite o escopo do problema com detalhes específicos da região e evite desastres em potencial rapidamente.

Detectar ataques de negação de serviço (DoS)

Abberrations nos parâmetros de taxa de transferência de solicitação de um aplicativo e de taxa de transferência de dados indicam um possível ataque DoS em seu site. Identifique as ameaças no momento em que elas começam e evite danos ao seu site e à imagem da marca.

Identificar conexões e aplicativos de sites mais lentos

Identifique o aumento nos valores de tempo de conexão para apontar atrasos nas conexões com o servidor web. O tempo de conexão de um site é um parâmetro crucial a ser observado. Uma solicitação lenta afetará todas as solicitações seguintes na fila, resultando em erros de tempo limite de conexão. Isso também pode afetar o desempenho geral do aplicativo.

Previsão para métricas críticas

Identifique picos de memória e prever o uso do disco. Faça a distinção entre picos de memória que ocorrem devido à falta de armazenamento e um grande volume de conexões com o servidor. Selecione os eventos que realmente afetam suas operações comerciais com base na temporada ou tendência. Você também pode visualizar a previsão de uso do disco em seus servidores e recursos VMware para a próxima semana para um melhor planejamento de capacidade.

Prever o uso de métricas de desempenho da AWS

O uso de modelos de previsão de série como suavização exponencial do motor AI do Site24x7 pode prever o uso de métricas para vários serviços, como EC2, RDS, EBS e ELB. Veja a lista completa aqui.

Obtenha visibilidade incomparável dos desafios de desempenho e reduza o tempo médio de reparo (MTTR) usando a ferramenta de monitoramento all-in-one com IA do Site24x7.

Conheça na prática como o Site24x7 pode ajudar você e o seu negócio. Nossos técnicos estão disponíveis para te apresentar a melhor solução de monitoramento em nuvem para sua infraestrutura, conte sempre com o apoio da equipe ACSoftware.

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