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Monitorización predictiva con AIOps


PREVISIÓN CON MONITORIZACIÓN IT

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Anticípate a  las alertas para mejorar la disponibilidad de tu infraestructura informática.

Avisos y alertas avanzadas para anticipar intervenciones y evitar averías y tiempos de inactividad, es el sueño de todo CIO. Por eso EV Observe ha diseñado un módulo de predicción de alertas que utiliza las últimas tecnologías de IA.  Con la capacidad de predecir el tiempo de inactividad, puede mantener la disponibilidad y el rendimiento de sus servicios de información.

Datasheet

Tecnología de supervisión preparada para el futuro para llevar su ITSM al siguiente nivel

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Un nuevo nivel de proactividad

¿Y si pudieras recibir notificaciones de las alertas del sistema antes de que se produzcan? Al ser capaz de predecir el tiempo de inactividad, EV Observe te permite abordar de forma proactiva los problemas durante las horas de trabajo, cuando la disponibilidad del personal es máxima, en lugar de tener que hacer frente a los problemas fuera del horario laboral.

Proporcionamos un cuadro de mandos de las próximas alertas y su índice de confianza asociado en un horizonte de previsión a corto plazo. Las previsiones se reevalúan y ajustan constantemente en función de los últimos datos recopilados.

 

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Ahorra tiempo y dinero

El horizonte de previsión abarca los periodos de producción nocturna, cuando suele haber pocos empleados y los especialistas no están disponibles. Al evitar tener que resolver problemas durante los periodos de producción nocturna, se reducen los costes y se puede mantener un equipo operativo completo durante el día.

 

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Recomendaciones sobre los umbrales

Los falsos positivos son un problema importante para los equipos de TI, ya que 1/3 de las organizaciones experimentan más de un 15% de falsos positivos, y una solución de supervisión debe abordar este problema. EV Observe proporciona una recomendación de umbral basada en el historial y en un análisis de 3 meses de datos que reduce los falsos positivos, sin omitir alertas reales ni falsos negativos. Esto reduce drásticamente los costes asociados a la supervisión, lo que se traduce en un menor coste total de propiedad y una supervisión más precisa debido a la menor cantidad de falsos positivos.