KPI 및 서비스 가용성을 추적 및 포착하는 퍼포먼스 대시보드를 활용하여 가장 중요한 요소를 먼저 모니터링 하십시오.
스윔 레인에서 다수의 서비스 메트릭을 분석하고, 원시 데이터에 대해 상세 분석을 진행하여, 문제의 근본 원인을 신속하게 식별합니다.
머신 러닝 및 과거 데이터를 사용하여 미래의 서비스 성능 저하를 탐지합니다. 모든 데이터에 액세스하여 단순 평균에 기반한 경보가 아닌 실제 이상값이 발생할 경우 경보를 생성합니다.
다양한 소스의 이벤트를 단일 프레임워크로 수집하고 정보력을 강화합니다. 또한 즉시 사용 가능한 머신 러닝 기반 정책을 사용하여 데이터가 시스템에 입력되는 시점에 경보를 생성할 수 있습니다.
사용자 환경에 미치는 심각도에 따라 우선 순위를 지정하여, 가장 중요한 문제가 먼저 해결되도록 합니다.
문제 검토 메뉴에서 서비스 티켓팅을 실행하고, 문제 해결 절차 혹은 자동화된 플레이북을 시작할 수 있습니다.
IT 관리 분야에서 20년 넘게 일해 왔지만 제가 관리하는 IT 환경의 스택 전반에 걸쳐 이기종 구성 요소를 제대로 모니터링 했던 것은 이번이 처음입니다.