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可觀測性

Splunk IT Service Intelligence

使用 AIOps 保護服務效能。

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運作方式

從同一地點預測、偵測及解決事件

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KPI 與服務等級的監控

使用可監控服務健康狀態、業務指標及其支援系統的儀表板,保護 KPI 與 SLA。

智慧事件管理

使用自動化事件關聯、事件優先順序判定,並與 IT 管理工具整合,加速解決問題的平均時間。

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機器學習與預測分析

使用異常狀況偵測及可適性臨界值等先進分析功能,在問題影響效能之前先行預測與預防。

功能

端對端可見度及簡化的事件解決流程

使用機器學習支援您的 IT 作業。

服務導向儀表板 服務導向儀表板

服務導向儀表板

使用效能儀表板來追蹤 KPI 和服務供應狀況,監控對組織而言最重要的資訊。

Log Observer Log Observer

深入檢視服務

分析泳道中的多項服務指標,以最高逼真度鑽研原始資料,快速找出根本原因。

真正的使用者監測 真正的使用者監測

預測警示

使用機器學習和歷史資料偵測未來服務效能下降。存取所有資料,針對真正的極端值發出警示,而非平均值之平均值。

Synthetic Monitoring Synthetic Monitoring

自動化事件彙總

將多個來源的事件收集至單一架構並加以強化。使用現成的機器學習原則,在資料進入系統時觸發警示。

自動化待命 自動化待命

KPI 導向的分級檢視

依事件對組織的影響來劃分事件優先順序,讓系統優先處理最重大的問題。

企業和 IT 服務監控 企業和 IT 服務監控

與 ITSM 工具整合

直接從事件審查作業中觸發服務票證、待命回應或自動化腳本。

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客戶案例

Leidos 運用 Splunk 將事件管理現代化

我在 IT 管理領域打滾 20 多年,這是我第一次能夠對我的 IT 環境進行異質全端的監控。

效能管理總監 Leidos
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