groundcover Funktionen

Verfolgt den Bedarf an Infrastrukturressourcen und benachrichtigt Administratoren oder skaliert die Nutzung automatisch, um Verschwendung zu minimieren.

Überwacht die Leistung und Statistiken in Bezug auf Arbeitsspeicher, Caches und Verbindungen.

Erkennt Anomalien in Bezug auf Funktionalität, Benutzerzugänglichkeit, Datenverkehrsfluss und Manipulationen.

Überwacht ständig das System, um Anomalien in Echtzeit zu erkennen.

Ermöglicht die Überwachung von Sicherheits- und Compliance-Standards in der Cloud-Infrastruktur.

Überwachen Sie aktiv den Status von Arbeitsplätzen, entweder vor Ort oder aus der Ferne.

Ermöglicht es Benutzern, Cloud-Ausgaben über Cloud-Dienste und -Anbieter hinweg zu verfolgen und zu kontrollieren.

Effiziente Skalierung der Ressourcennutzung, um die Ausgaben bei erhöhten oder verringerten Anforderungen an die Ressourcennutzung zu optimieren.

Skaliert automatisch Ressourcen basierend auf der Nachfrage und optimiert für Leistung und Kosten.

Erstellt Berichte, in denen Ressourcen, Unterauslastung, Kostentrends und/oder funktionale Überschneidungen beschrieben werden.

Präsentiert Informationen und Analysen auf verständliche, intuitive und visuell ansprechende Weise.

Möglichkeit, Ausgaben auf der Grundlage von Verträgen, Nutzungstrends und prognostiziertem Wachstum zu prognostizieren.

Präsentiert Informationen und Analysen auf verständliche, intuitive und visuell ansprechende Weise.

Benachrichtigt Benutzer rechtzeitig über relevante Informationen und Anomalien.

Erstellt Berichte, in denen die Protokollaktivität und relevante Metriken beschrieben werden.

Automatische Zuweisung von Ressourcen zur Behebung von Protokollanomalien.

Legt eine Standardleistungsbaseline fest, anhand derer die Protokollaktivität verglichen werden soll.

Ständige Überwachung von Protokollen, um Anomalien in Echtzeit zu erkennen.

Erfasst und analysiert jede Transaktion von Benutzern einer Website oder Anwendung in Echtzeit.

Stellt hochfrequente Metrikdaten bereit.

Überwacht und testet Apps, um Probleme zu beheben, bevor sie sich auf Endbenutzer auswirken.

Bietet dynamische End-to-End-Zuordnungen jeder einzelnen Transaktion.

Passt die Ressourcen automatisch an die Anwendungsnutzung an.

Überwacht Cloud-Microservices, Container, Kubernetes und andere Cloud-native Software.

Generieren Sie Echtzeit-Tiefenanalysen mithilfe von Ereignismetriken, Protokollierung und Metadaten.

Verwenden Sie benutzerdefinierte oder vordefinierte Tests für Geschäftsregeln. um die Datenqualität zu gewährleisten.

Beinhaltet Automatisierungsfunktionen zur Identifizierung und Nachverfolgung von Problemen und fehlgeschlagenen Vorgängen durch Berücksichtigung historischer Trends.

Vollständige Transparenz der Datenpipeline und sofortige Benachrichtigung des Datenteams bei Problemen. Sorgt für stapelübergreifende Sichtbarkeit.

Identifizieren Sie die verschiedenen Arten von Anomalien und erhalten Sie Warnungen.

Die Data-Observability-Umgebung kann von einem einzigen Dashboard aus angezeigt werden.

Bietet sofortige Warnungen bei Anomalien oder erwarteten Ereignissen.

Legt die Herkunft für die Datenpipeline fest – vom Data Warehouse zum Datenbenutzer.

Unterstützen Sie Integrationen mit verschiedenen Geschäftsanwendungen, die unterschiedliche Datenprozesse unterstützen. Integrieren Sie auch Apps, um Warnungen bereitzustellen.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Nimmt mehrere Telemetrietypen auf und verarbeitet sie, wie Protokolle, Metriken und Traces.

Unterstützt die Aufnahme und Standardisierung von Observabilitätsdaten über das OpenTelemetry-Protokoll.

Zeigt Beziehungen zwischen Diensten an, um Systemabhängigkeiten zu visualisieren.

Bietet eine konsolidierte Ansicht der systemweiten Telemetrie in einem einzigen Dashboard.

Ermöglicht Benutzern, verteilte Traces und Spannbeziehungen zu erkunden und zu visualisieren.

Korreliert Protokolle, Metriken und Traces, um Leistungsmuster und Grundursachen zu erkennen.

Identifiziert wahrscheinliche Ursachen von Problemen mithilfe von Systemeinblicken und Korrelationslogik.

Benachrichtigt Benutzer automatisch über Anomalien oder kritische Ereignisse unter Verwendung kontextueller Daten.

Bietet Einblick in containerisierte Workloads und Kubernetes-Cluster.

Ermöglicht die Beobachtbarkeit über öffentliche Cloud, private Cloud und lokale Umgebungen hinweg.

Prognostiziert zukünftige Systemprobleme basierend auf historischen Leistungstrends.

Fasst die Ursachen von Vorfällen und mögliche Lösungen mithilfe generativer KI zusammen.

Verwendet maschinelles Lernen, um ungewöhnliches Verhalten in Telemetriedaten zu erkennen.

Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen

Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen

Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg

Führt menschenähnliche Gespräche zur Aufgabenverteilung

Antizipiert Bedürfnisse und bietet Vorschläge ohne Aufforderung an

Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen

Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen

Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg

Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen

Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg

Verbessert die Leistung basierend auf Feedback und Erfahrung

Antizipiert Bedürfnisse und bietet Vorschläge ohne Aufforderung an

Triff fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen.

Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen

Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg

Verbessert die Leistung basierend auf Feedback und Erfahrung

Führt menschenähnliche Gespräche zur Aufgabenverteilung

Antizipiert Bedürfnisse und bietet Vorschläge ohne Aufforderung an

Triff fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen.

Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen

Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen

Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg

Verbessert die Leistung basierend auf Feedback und Erfahrung

Führt menschenähnliche Gespräche zur Aufgabenverteilung

Antizipiert Bedürfnisse und bietet Vorschläge ohne Aufforderung an.

Trifft fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen

Verwendet maschinelles Lernen, um automatisch ungewöhnliche Muster in Infrastrukturmetriken zu erkennen und zu melden.

Bietet KI-generierte Einblicke und umsetzbare Empfehlungen zur Optimierung der Ressourcennutzung und -kosten.

Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen

Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen

Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg

Verbessert die Leistung basierend auf Feedback und Erfahrung

Führt menschenähnliche Gespräche zur Aufgabenverteilung

Antizipiert Bedürfnisse und bietet Vorschläge ohne Aufforderung an

Triff fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen.