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可观测性

Splunk IT Service Intelligence

利用 AIOps 保护服务性能。

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工作原理

从一个位置预测、检测和解决事件

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KPI 和服务级别监控

通过监控服务运行状况、业务指标及其支持系统的仪表板来保护 KPI 和 SLA。

智能事件管理

通过自动化的事件关联、事件优先级排序以及与 IT 服务管理工具的集成,加快平均问题解决时间。

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机器学习和预测性分析

使用异常检测和自适应阈值等高级分析来预测和预防问题,以免影响性能。

功能

端到端可见性和精简事件解决方案

使用机器学习来推动您的 IT 运营。

面向服务的仪表板 面向服务的仪表板

面向服务的仪表板

使用跟踪 KPI 和服务可用性的性能仪表板来监控对组织最重要的内容。

日志观察器 日志观察器

深入了解服务

分析泳道中的多项服务指标,并完全保真地深入原始数据,以快速确定根本原因。

真实用户监控 真实用户监控

预测性警报

使用机器学习和历史数据检测未来的服务降级。访问所有数据以提醒真正的异常值,而不是平均值的平均值。

综合监控 综合监控

自动化事件聚合

从多个来源收集事件并将其丰富到一个框架中。使用现成的机器学习策略,在数据进入系统时触发警报。

自动待命 自动待命

KPI 驱动的分类视图

根据事件对组织的影响的严重程度确定事件的优先级,以便首先解决最关键的问题。

业务和 IT 服务监控 业务和 IT 服务监控

与 ITSM 集成

直接从您的事件审查中触发服务标签、随叫随到或自动行动手册。

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客户案例

Leidos 通过 Splunk 实现事件管理的现代化

我从事 IT 管理已经超过 20 年,这是我第一次能够对我的 IT 环境进行异构的、从上到下的监控。

绩效管理总监, Leidos
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集成

即时洞察,无 SPL

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资源

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使用 Splunk ITSI 将计划外停机时间减少 60%。

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