옵저버빌러티
Splunk 온콜(On-Call)
고통스러운 업무 요청(on-call)을 개선할 수 있습니다. 빠르게 문제를 해결하고, 업무 과중을 줄이며, 많은 비용이 발생하는 서비스 중단에서 이제 벗어날 수 있습니다.
최적화된 어플리케이션 전달
작업자는 모든 기기에서 충분한 메타데이터를 포함한 알림을 직접 받을 수 있습니다. iOS 및 Android 장비에서 앱을 통해 경보 대응 및 문제 해결이 가능하며, 다른 작업자에게 경보를 전달하거나 일시 중지할 수도 있습니다.
더욱 신속한 대응
에스컬레이션, 워룸(war room) 및 사후 검토 등 시간에 민감한 조치는 자동화하십시오. 그리고 팀의 인력은 문제 해결에만 집중하면 됩니다.
12개월 만에, 장애 초기 대응 시간이 4시간에서 20분으로 줄어들었습니다. 사용한 지 3년 만인 지금은 2분 안으로 해결합니다.
강력한 보고 기능으로 앞서 나가십시오
불필요한 경보를 관리하고 문제 분석을 개선하십시오. Splunk의 강력한 보고 기능을 통해 문제의 빈도, MTTA/MTTR 및 사후 검토 결과 등을 손쉽게 살펴볼 수 있으며, 신속한 문제 해결, 인력 낭비 감소, 혁신 가속화가 가능합니다.
업무 의뢰 스케쥴링 간소화
업무 의뢰 및 에스컬레이션 정책 등 모든 핵심 업무를 자동화할 수 있습니다. 업무 로테이션에서부터 중단에 이르기까지 Splunk On-Call은 업무 관리를 더 손쉽게 만듭니다.
Splunk 온콜은 제가 경험한 것 중 가장 안정적인 온콜 스케쥴링 기능을 제공합니다.
기능
주요 프로세스 자동화를 통한 문제 해결 속도 향상
문제가 발생할 경우 해당 작업을 할 수 있는 경험과 전문 지식을 가진 인력을 식별합니다. 또한 업무 의뢰 및 에스컬레이션 과정을 간소화합니다.
iOS 및 Android 앱
핸드폰에서도 완전한 문제 대응이 가능하기 때문에, 작업자의 위치에 상관 없이 업무 지원이 가능합니다.
문제의 컨텍스트 및 감사 추적
더욱 선제적인 문제 해결을 위해 과거 인사이트 및 감사 추적 정보를 사용하여 유사한 사고를 식별합니다.
규칙 엔진
문제점에 대한 컨텍스트 정보를 추가하고 런북, 아티클, 대시보드 등의 리소스를 사용하여 작업자가 문제를 더 빠르게 분류하고 해결할 수 있습니다.
머신 러닝 기반 작업을 위한 권장 사항
보다 효과적인 문제 해결을 위해 적절한 전문 지식을 갖춘 작업자를 선택하고 유사한 사례에 대한 정보를 제공합니다.
고객 사례
PSCU, Splunk 플랫폼을 통해 안정성과 보안성을 확보
무슨 작업이든 반드시 실패를 경험하게 됩니다. 하지만 이를 빨리 깨달을수록 더 일찍 해결하고 사용자 경험을 더욱 효과적으로 보호할 수 있죠.
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