fbpx

Conheça o painel de anomalias alimentada por IA        

A estrutura de anomalias alimentada por IA do Site24x7 usa os algoritmos Robust Principal Component Analysis (RPCA) e Matrix sketching para detectar quaisquer picos ou aberrações incomuns nos atributos críticos de desempenho do seu monitor, tempo de resposta, porcentagem de CPU usada, utilização de memória e etc.

A ideia por trás da detecção de anomalias em uma métrica sendo monitorada é identificar quaisquer picos ou aberrações incomuns em uma determinada série. Qualquer medida de monitoramento para a qual a detecção de anomalia deve ser habilitada é tratada como uma série temporal em que é pesquisada em relação ao tempo em intervalos uniformes. Dependendo de certas desigualdades matemáticas que são estáticas, não daria resultados contextualmente consistentes a longo prazo. A Inteligência Artificial (IA) pode resolver isso com uma abordagem que visa detectar uma anomalia, assim que ela ocorrer imediatamente.

Uma abordagem baseada em IA tem sabores distintos, como:

  • Suavização de tendências : o manuseio de tendências captura a direção geral do padrão (aumento ou queda)
  • Lidando com a sazonalidade: É a estrutura padrão que continua se repetindo mais ou menos em cada período de tempo
  • Robustez : Torna-o imune a picos de desempenho insignificantes.

Além disso, notificá-lo sobre esses picos em um painel gráfico ou tabular detalhado dentro do cliente da web e por meio de e-mails de alerta. Todos os seus KPIs são comparados com valores de referência sazonais. O Relatório de Anomalias ajuda você a ajustar o desempenho de seus recursos e proteger sua infraestrutura de quaisquer problemas imprevistos. Você pode compartilhar anomalias com sua equipe gerando um CSV, PDF ou via e-mail. 

Preveja tendências com o Anomaly Engine

O ciclo do mecanismo de anomalia consiste em vários estágios que incluem o processamento de dados recebidos de coletores de dados em relação aos dados de treinamento de IA para gerar uma anomalia confirmada e notificar a própria anomalia. O Anomaly Engine possui um modelo de comparação quantitativa e qualitativa para detecção de anomalias. A previsão com o Anomaly Engine envolve duas etapas:

  • Geração de Evento de Anomalia
  • Pontuação de domínio para determinar a gravidade da anomalia

Geração de Evento de Anomalia

O principal objetivo desta etapa é realizar o processamento de peso pesado e gerar “ Eventos ”. O mecanismo de detecção de anomalias coleta as métricas a cada 15 minutos dos agentes coletores de dados do Site24x7. Para detecção de anomalias univariadas, esses dados são comparados com os dados de treinamento para o modelo de aprendizado de máquina, que são os valores de 95º percentil por hora do dia respectivo das últimas duas semanas. Por exemplo, se os dados de sexta-feira forem enviados para detecção de anomalias, os valores de sexta-feira das últimas duas semanas serão considerados como dados de treinamento para o modelo de aprendizado de máquina. Isso ajuda a alcançar a sazonalidade nos dados. Os percentis 95 dos dados são considerados para treinamento a fim de remover os valores extremos presentes (no percentil 95, os 5% dos valores mais altos são removidos, o que também removerá quaisquer picos incomuns nos dados de treinamento).

Para Detecção de Anomalias Multivariadas, os agentes de coleta de dados do Site24x7 enviam dados novamente para a plataforma de detecção de Anomalias a cada 15 minutos. Os valores do percentil 95 por hora das últimas duas semanas para atributos correlacionados são usados ​​para treinar o algoritmo. Se a combinação for detectada como uma anomalia, serão determinados os atributos que contribuem para que a combinação seja uma anomalia.

Com base na comparação com os dados de treinamento, os eventos são gerados e definidos como valores L1, L2 e L3, com os  valores L3 tendo a maior chance de ser uma anomalia.

Pontuação de domínio para determinar a gravidade da anomalia

Esta etapa adiciona um modelo qualitativo à geração de anomalias, considerando também as anomalias observadas em monitores dependentes. Os eventos somam e dão uma pontuação com base na qual a “ Gravidade da Anomalia ” é decidida. Quando uma tarefa de pontuação de anomalia é agendada após a ocorrência de anomalia, o mecanismo de anomalia verifica se houve alguma anomalia para qualquer monitor dependente durante os últimos 30 minutos. As pontuações são atribuídas a monitores individuais com base nos atributos que causam anomalias no monitor e na porcentagem de desvio desses atributos em relação aos valores esperados.

As seguintes metodologias (na mesma ordem especificada abaixo) são geralmente consideradas para a determinação da pontuação final:

  • Outro atributo do mesmo monitor detectado como anômalo
  • Monitores dependentes detectados com anomalia
  • Monitores pai/filho são anômalos
  • Monitores, agrupados no mesmo grupo de monitores detectados como anômalos
  • Outro monitor com as mesmas Tags (tags definidas pelo usuário) tem anomalia
  • Monitores com o mesmo nome de servidor/mesmo nome de domínio totalmente qualificado (FQDN) têm anomalia 

Por fim, com base em fatores como pontuações de domínio, dependências e gravidade crescente da anomalia detectada , a gravidade de uma anomalia é segmentada em três:

  • Anomalia Confirmada : Destaca uma tendência negativa que ocorre de forma persistente. Quando uma anomalia confirmada se repete por um período mais longo, ela o orienta claramente para uma situação de interrupção imediata e inevitável. Portanto, a anomalia confirmada repetitiva precisa de sua máxima atenção.
  • Anomalia provável : Você deve manter um controle de perto sobre essa tendência, pois pode levar a uma situação de interrupção a longo prazo.
  • Info: Esta é apenas uma notificação para o usuário e deve ser monitorada de perto, a fim de aliviar quaisquer problemas futuros.
  • Perfis de limite baseados em IA

O perfil de limite baseado em IA usa a detecção de anomalias para determinar o status de um monitor. É uma abordagem de limite dinâmico diferente dos limites estáticos usados ​​atualmente. Nos perfis de limite estáticos atuais, você terá que definir limites codificados para determinar o status de um monitor. Em caso de qualquer problema, você será notificado apenas quando os limites definidos forem violados.

Para limites baseados em IA, você não poderá definir nenhum limite codificado. Em vez disso, teremos limites dinâmicos que serão atualizados de acordo com o comportamento do monitor. Assim, em caso de qualquer problema, o cliente será notificado imediatamente assim que o problema começar, em vez de esperar que o limite estático seja violado. Além de ser dinâmico, isso elimina a necessidade de definir estratégias de pesquisa. As estratégias de pesquisa são essenciais para evitar picos intermitentes. Em caso de detecção de anomalias, a explosão de picos é feita para evitar relatar picos intermitentes como anomalias. Assim, as estratégias de sondagem codificadas podem ser evitadas.

Como funciona?

Você pode selecionar um perfil estático ou perfil baseado em IA no formulário de perfil de limite existente. Se você escolher “Perfil baseado em IA”, a opção de seleção de gravidade será mostrada para os atributos para os quais a anomalia foi habilitada. Para atributos que não possuem anomalia habilitada, as configurações de limite estático serão mostradas independentemente da seleção do tipo de perfil. Uma combinação de perfis estáticos e baseados em IA não pode ser selecionada. Você obterá configurações baseadas em IA apenas para os atributos para os quais a opção de anomalia foi ativada.

No perfil de limite de IA

  • Cada atributo terá duas opções de gravidade, ou seja, Provável e Confirmado. Eles representam gravidades da anomalia. Se a gravidade Provável estiver definida como Problema, significa que “se houver uma anomalia Provável no atributo, faça com que o status do monitor seja Problema”. O mesmo acontece com o Confirmado. Mas ambas as gravidades não podem ter a mesma mudança de status.
  • Cada atributo também possui uma opção de Automação que pode ser mapeada para a ação necessária se houver uma anomalia provável ou confirmada.

Interpretar o painel de anomalias

O Anomaly Dashboard permite decodificar facilmente quaisquer tendências negativas em sua infraestrutura de TI com antecedência. Você pode localizar e filtrar as Anomalias com base na seleção de monitores ou grupos de monitores.

Siga as etapas abaixo para visualizar e interpretar o Painel de anomalias:

  1. Faça login na conta do Site24x7.
  2. Navegue até  Home > Painel de anomalias.
  1. Use o  seletor Período  de tempo para selecionar um período de tempo que varia de ” Últimas 1, 6, 12, 24 horas até um ano atrás “. Você pode classificar as anomalias pesquisando os nomes dos monitores/grupos na barra de pesquisa .                            
  2. Além disso, você pode categorizar anomalias com base nos vários níveis de gravidade, como “confirmado, provável e informações”. 
  1. Depois que o painel for gerado, você pode clicar no botão Compartilhar no canto superior direito para compartilhar o relatório por e-mail, gerar um CSV ou PDF para compartilhá-lo com seus colegas de equipe. O e-mail pode ser enviado apenas para os usuários verificados que concordaram em receber e-mails do Site24x7.

O painel oferece uma visualização dividida onde todos os seus monitores e grupos de monitores podem ser vistos no lado esquerdo do painel. Na extremidade direita da tela do painel, você pode visualizar o gráfico de Resumo de Anomalias para o período de tempo solicitado e o motivo específico para cada Anomalia detectada (listada em Histórico de Anomalias). Você pode classificar as anomalias pesquisando o nome do monitor/grupo no campo de pesquisa ou filtrando com base nos níveis de gravidade . O gráfico de resumo de anomalias exibe a contagem de anomalias de monitores/grupos de monitores para cada dia durante o período de tempo selecionado. A contagem de anomalias de monitores é exibida usando um gráfico de barras empilhado. As Anomalias Individuais serão listadas na seção Histórico de Anomalias, com uma mensagem detalhada sobre cada Anomalia listada. Todas as anomalias listadas terão seu sinalizador de gravidade relevante em relação à mensagem de anomalia. Esta Descrição da Anomalia permite reunir detalhes detalhados sobre a tendência da anomalia. Para obter mais informações sobre a causa raiz dos problemas de desempenho, clique no hiperlink fornecido junto com a descrição da anomalia.

Depois de clicar no link Conheça a causa raiz  de uma mensagem de anomalia específica, você verá uma janela pop-up modal na qual poderá identificar um gráfico de linhas com os valores da métrica. Basta passar o mouse sobre o gráfico de linhas para visualizar o valor real da métrica para a data e hora específicas. O valor da métrica padrão pode variar de monitor para monitor. Cada monitor terá um ou mais atributos padrão para os quais a detecção de anomalias será habilitada . No entanto, além disso, você também pode usar o menu suspenso acima do gráfico de linhas para visualizar outros atributos de desempenho do monitor selecionado, durante o mesmo intervalo de tempo.

Você pode experimentar o Site24x7 dentro da sua empresa sem custo algum. Que tal realizar esse teste agora?

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.

ACSoftware / Figo Software seu Distribuidor e Revenda ManageEngine no Brasil

Fone (11) 4063 1007 – Vendas (11) 4063 9639

Alertas e relatórios com inteligência artificial

Evite possíveis catástrofes com alertas alimentados por IA. O Site24x7 tem um mecanismo de detecção de anomalias, alimentado por técnicas de aprendizado de máquina e previsão, detecta qualquer comportamento incomum ou picos no desempenho de seu aplicativo e notifica você imediatamente. Isso ajuda você a tomar medidas corretivas antes que seus clientes sejam afetados.

Detecção de anomalia

A detecção de anomalias é o processo de identificação de eventos inesperados ou observações que se desviam significativamente da norma. Também é conhecido como detecção ou análise de outliers.

Um sistema de detecção de anomalias ajuda a prever a degradação do serviço em um ambiente de TI cada vez mais complexo usando insights baseados em IA e ML. Obtenha visibilidade incomparável dos desafios de desempenho e reduza o tempo médio de reparo (MTTR) usando a ferramenta de monitoramento com inteligência artificial do Site24x7.

Detecção de anomalias usando aprendizado de máquina e IA

A detecção de anomalias com inteligência artificial e ML conecta diferentes pontos de dados usando algoritmos críticos, entende as tendências e a sazonalidade e identifica problemas em tempo real. O monitoramento com inteligência artificial do Site24x7 para operações de DevOps e TI oferece os seguintes benefícios:

Alerta proativo de recursos não autorizados

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

Simplifique a análise de causa raiz (RCA)

Identifique as 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 de ambientes dinâmicos

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

Simplifique a análise de causa raiz (RCA)

Identifique as 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 de ambientes dinâmicos

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

Detecção de anomalias em todas as facetas do 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. Reduza o escopo do problema com detalhes específicos da região e evite rapidamente possíveis desastres.

Detectar ataques de negação de serviço (DoS)

Aberrações nos parâmetros de taxa de transferência de solicitação e taxa de transferência de dados de um aplicativo 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 sua marca.

Identifique conexões e aplicativos de sites lentos

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

Você pode experimentar o Site24x7 dentro da sua empresa sem custo algum. Que tal realizar esse teste agora? Entre em contato com nossa equipe e comece agora mesmo!

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.

ACSoftware / Figo Software seu Distribuidor e Revenda ManageEngine no Brasil

Fone (11) 4063 1007 – Vendas (11) 4063 9639

Solução rápida de problemas de aplicativos para DevOps

Com o gerenciamento de desempenho de aplicativos do Site24x7 os desenvolvedores têm uma visão completa de todos os principais parâmetros que os ajudam a garantir o desempenho ideal do aplicativo. Suporta aplicativos criados em Java, .NET, AWS, Azure e iOS, ambientes móveis Android. Além disso, em tempo real, avalie a experiência do aplicativo de usuários reais por navegadores, plataforma, geografia, ISP e muito mais para ajustar o desempenho.

Turbine sua equipe de DevOps com uma ferramenta de monitoramento de desempenho de aplicativos com inteligência artificial. Com o Site24x7 APM Insight, você pode:

  • Acompanhe o comportamento do aplicativo e seu impacto nos usuários finais em tempo real.
  • Entenda os vários parâmetros que afetam o desempenho do aplicativo em tempo real.
  • Rastreie erros e exceções em toda a arquitetura do seu aplicativo.

Monitorando o desempenho do aplicativo em servidores em nuvem, virtuais e físicos

Obtenha visibilidade completa do desempenho do seu aplicativo em toda a sua pilha de infraestrutura. Analise transações críticas de negócios, rastreie erros em microsserviços e entenda o impacto de componentes externos. Aja antes de um impacto com uma ferramenta de APM em tempo real.

Plataformas compatíveis

Obtenha informações detalhadas sobre a integridade de seus aplicativos executados em várias plataformas, como .NET , Java , Ruby , Node.js e PHP .

APM para plataformas baseadas em nuvem

Monitore as principais métricas de desempenho de aplicativos que acessam uma variedade de serviços na AWS e no Microsoft Azure junto com a telemetria de seu ambiente de nuvem .

Aplicativos iOS e Android

Obtenha métricas de desempenho detalhadas de aplicativos móveis nas plataformas iOS e Android . Melhore a experiência do usuário final resolvendo problemas no momento em que eles ocorrem.

Gerenciamento de registros

Visualize informações de produção, logs de aplicativos e problemas de desempenho no mesmo console. Você não precisará de acesso a servidores de produção para solucionar problemas de servidores.

Otimize o tempo de resposta

Monitore transações individuais em microsserviços e arquitetura distribuída. Use o rastreamento distribuído para entender o efeito cascata – como uma solicitação de um serviço leva a um erro em outro. Identifique e resolva erros instantaneamente e reduza o tempo médio de detecção (MTTD) e o tempo médio de resolução (MTTR).

Entenda as dependências externas

Visualize a topologia do aplicativo e obtenha uma visão holística da arquitetura do seu aplicativo, de URLs a consultas SQL. Identifique a falha do componente rapidamente e depure erros no nível do método.

Monitore componentes e métricas personalizadas

Marque transações críticas de negócios como transações-chave e acompanhe seu desempenho rapidamente. Instrumente estruturas, componentes e exceções personalizados de logs personalizados e analise seu desempenho com facilidade. Agrupe as principais métricas usando painéis personalizados e depure problemas contextualmente.

Alertas e relatórios com inteligência artificial

Evite possíveis catástrofes com alertas alimentados por IA. Nosso mecanismo de detecção de anomalias, alimentado por técnicas de aprendizado de máquina e previsão, detecta qualquer comportamento incomum ou picos no desempenho de seu aplicativo e notifica você imediatamente. Isso ajuda você a tomar medidas corretivas antes que seus clientes sejam afetados.

Obtenha o contexto completo

Entenda como o desempenho do seu aplicativo é percebido pelos usuários finais em várias regiões, em tempo real. Melhore o desempenho do front-end corrigindo erros de JS, chamadas AJAX e otimize o tempo de carregamento da página. Integre o APM Insight com o Real User Monitoring (RUM) para obter uma visão unificada.

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.

ACSoftware / Figo Software seu Distribuidor e Revenda ManageEngine no Brasil

Fone (11) 4063 1007 – Vendas (11) 4063 9639

Relatórios de anomalias com IA para as operações de TI

A Inteligência Artificial é um sistema que pode realizar tarefas de forma autônoma e sem supervisão humana, podendo acessar e analisar um alto volume de dados em segundos.

A transformação digital tem exigido cada vez mais uma mudança de posicionamento e estratégia em todos os âmbitos dos negócios, com a IA é possível ter mais rapidez e desempenho.

Como o volume de dados só tende a aumentar com o passar do tempo, o gerenciamento de infraestrutura deve acompanhar esse ritmo, exigindo ferramentas cada vez mais velozes que acompanhem o ritmo dos negócios modernos, em que os problemas precisam ser corrigidos imediatamente para que o fluxo das operações e a experiência do usuário não seja afetada. 

Gráficos, relatórios e painéis do Site24x7 auxiliam as equipes na visualização e acompanhamento dos eventos, facilitando a tomada de decisões e a prevenção de eventos. Trazendo resultados mais satisfatórios e ágeis nas tomadas de decisão, trabalhando com análise inteligente dos dados e métricas personalizadas, atuando melhor na prevenção de riscos.

Todos os seus KPIs são comparados com os valores de referência sazonais. O Relatório de anomalias ajuda a ajustar o desempenho de seus recursos e proteger sua infraestrutura de quaisquer problemas imprevistos. Você pode compartilhar anomalias com sua equipe gerando um CSV, PDF ou via e-mail. 

A ideia por trás da detecção de anomalias em uma métrica que está sendo monitorada é identificar quaisquer picos ou alterações incomuns em uma determinada série. Qualquer medida de monitoramento para a qual a detecção de anomalias deve ser ativada é tratada como uma série de tempo em que é pesquisada em relação ao tempo em intervalos uniformes. Dependendo de certas desigualdades matemáticas que são estáticas, não daria resultados contextualmente consistentes a longo prazo. A Inteligência Artificial (IA) pode resolver isso com uma abordagem que visa detectar uma anomalia, logo após sua ocorrência.

Uma abordagem baseada em IA:

  • Suavização de tendências : o tratamento de tendências captura a direção geral do padrão (aumento ou queda)
  • Lidando com Sazonalidade: É a estrutura padrão que continua se repetindo mais ou menos em cada período de tempo
  • Robustez : torna-o imune a picos de desempenho insignificantes.

Prever tendências com o Anomaly Engine

O ciclo do mecanismo de anomalia consiste em vários estágios que incluem o processamento de dados de entrada de coletores de dados contra os dados de treinamento de IA para gerar uma anomalia confirmada para notificar a própria anomalia. O Anomaly Engine possui um modelo de comparação quantitativa e qualitativa para detecção de anomalias. A previsão com o Anomaly Engine envolve duas etapas:

  1. Geração de evento de anomalia
  2. Pontuação de domínio para determinar a gravidade da anomalia

Geração de evento de anomalia

O objetivo principal desta etapa é realizar o processamento de peso pesado e gerar “ Eventos ”. O mecanismo de detecção de anomalias coleta as métricas a cada 15 minutos dos agentes coletores de dados Site24x7. Para detecção de anomalia univariada, esses dados são comparados com os dados de treinamento do modelo de aprendizado de máquina, que são os respectivos valores do 95º percentil por hora do dia das últimas quatro semanas. Por exemplo, se os dados de sexta-feira forem enviados para detecção de anomalias, os valores das últimas 4 semanas de sexta-feira serão considerados como dados de treinamento para o modelo de aprendizado de máquina. Isso ajuda a atingir a sazonalidade dos dados. Os 95º percentis dos dados são considerados para treinamento a fim de remover os valores extremos presentes (no 95º percentil, os 5% dos valores mais altos são removidos, o que também removerá quaisquer picos incomuns nos dados de treinamento).

Para detecção de anomalias multivariadas, os agentes de coleta de dados do Site24x7 enviam novamente os dados para a plataforma de detecção de anomalias a cada 15 minutos. Os valores de 95º percentil das últimas quatro semanas para atributos correlacionados são usados ​​para treinar o algoritmo. Se a combinação for detectada como uma anomalia, serão determinados os atributos que contribuem para que a combinação seja uma anomalia.

Com base na comparação com os dados de treinamento, os eventos são então gerados e definidos como valores L1, L2 e L3, com os  valores L3 tendo a maior chance de ser uma anomalia.

Pontuação de domínio para determinar a gravidade da anomalia

Este estágio adiciona um modelo qualitativo à geração de anomalias, considerando também as anomalias vistas em monitores dependentes. Os eventos somam e dão uma pontuação com base na qual a “ Gravidade da anomalia ” é decidida. Quando uma tarefa de pontuação de anomalia é agendada após a ocorrência da anomalia, o mecanismo de anomalia verifica se houve alguma anomalia para algum monitor dependente durante os últimos 30 minutos. As pontuações são dadas a monitores individuais com base nos atributos que causam a anomalia do monitor e a porcentagem de desvio desses atributos dos valores esperados.

As seguintes metodologias (na mesma ordem especificada abaixo) são geralmente consideradas para a determinação da pontuação final:

  • Outro atributo do mesmo monitor detectado como anômalo
  • Monitores dependentes detectados com anomalia
  • Monitores pais / filhos são anômalos
  • Monitores, agrupados no mesmo Grupo de Monitores detectados como anômalos
  • Outro monitor com as mesmas tags (tags definidas pelo usuário) apresenta anomalia
  • Monitores com o mesmo nome de servidor / mesmo nome de domínio totalmente qualificado (FQDN) apresentam anomalia

Finalmente, com base em fatores como pontuações de domínio, dependências e gravidade crescente da anomalia detectada , a gravidade de uma anomalia é segmentada em três:

  • Anomalia confirmada: evidencia uma tendência negativa que ocorre de forma persistente. Quando uma anomalia confirmada se repete por um período mais longo, ela claramente o orienta para uma situação de interrupção imediata e inevitável. Conseqüentemente, a anomalia repetitiva confirmada precisa de sua máxima atenção.
  • Provável anomalia: você deve acompanhar de perto essa tendência, pois ela pode levar a uma situação de interrupção no longo prazo.
  • Informação: Esta é apenas uma notificação para o usuário e deve ser monitorada de perto, a fim de amenizar quaisquer problemas futuros.

Perfis de limite baseados em AI

O perfil de limite baseado em AI usa detecção de anomalias para determinar o status de um monitor. É uma abordagem de limite dinâmico, ao contrário dos limites estáticos usados ​​atualmente. Nos perfis de limite estático atuais, você terá que definir limites codificados para determinar o status de um monitor. Em caso de qualquer problema, você será notificado apenas quando os limites definidos forem violados.

Para limites baseados em IA, você não poderá definir nenhum limite codificado. Em vez disso, teremos limites dinâmicos que serão atualizados de acordo com o comportamento do monitor. Portanto, em caso de qualquer problema, o cliente será notificado imediatamente assim que o problema começar, em vez de esperar que o limite estático seja violado. Além de ser dinâmico, isso elimina a necessidade de definir estratégias de votação. As estratégias de votação são essenciais para evitar picos intermitentes. Em caso de detecção de anomalias, o bursting de pico é feito para evitar relatar picos intermitentes como anomalias. Conseqüentemente, estratégias de pesquisa codificadas podem ser evitadas.

Interpretar painel de anomalias

O Anomaly Dashboard permite decodificar facilmente quaisquer tendências negativas em sua infraestrutura de TI com antecedência. Você pode localizar e filtrar as anomalias com base no monitor ou na seleção do grupo de monitores.

Use o  seletor de Período de tempo  para selecionar um intervalo de tempo que varia de ” Últimas 1, 6, 12, 24 horas até um ano atrás “.

Além disso, você pode categorizar anomalias com base nos vários níveis de gravidade, como “Confirmado, Provável e Informações”. 

Assim que o painel for gerado, você pode clicar no botão Compartilhar este mostrado no canto superior direito para compartilhar o relatório por e-mail, gerar um CSV ou PDF para compartilhá-lo com seus colegas de equipe. O e-mail pode ser enviado apenas para os usuários verificados que concordaram em receber e-mails do Site24x7.

O painel oferece uma visualização dividida, onde todos os seus monitores e grupos de monitores podem ser vistos no lado esquerdo do painel.

Todas as anomalias listadas terão seu sinalizador de gravidade relevante em relação à mensagem de anomalia. Esta descrição da anomalia permite reunir detalhes detalhados sobre a tendência da anomalia. Para obter mais informações sobre a causa raiz dos problemas de desempenho, clique no hiperlink fornecido junto com a descrição da anomalia.

Passe o mouse sobre o gráfico de linha para visualizar o valor real da métrica para a data e hora específicas. O valor da métrica padrão pode variar de monitor para monitor. Cada monitor terá um ou mais atributos padrão para os quais a detecção de anomalias será habilitada . No entanto, além disso, você também pode usar o menu suspenso acima do gráfico de linha para visualizar outros atributos de desempenho do monitor selecionado, durante o mesmo intervalo de tempo.

Depois de clicar no  link Conheça a causa raiz de uma mensagem específica do Anomaly, você verá uma janela pop-up modal onde poderá localizar um gráfico de linha com os valores da métrica rastreados nas últimas quatro semanas.

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.

ACSoftware / Figo Software seu Distribuidor e Revenda ManageEngine no Brasil

Fone (11) 4063 1007 – Vendas (11) 4063 9639