Características de ScienceLogic AI Platform

Supervisa continuamente el rendimiento de la red en todo el tramo de una red.

Envía alertas a través de notificaciones emergentes, mensajes de texto, correos electrónicos o llamadas sobre problemas o fallas de la red.

Sugiere posibles soluciones o mejoras a las ralentizaciones, errores o fallas.

Proporciona capacidades de supervisión para varias redes a la vez.

Utiliza inteligencia artificial para analizar big data.

Utiliza el aprendizaje automático para analizar big data.

Supervisa los registros y las actividades de una amplia gama de sistemas de TI.

Establece una línea base de rendimiento estándar para comparar la actividad de red en directo.

Tablas o gráficos en vivo y el rendimiento histórico de la red para una rápida comprobación y análisis del estado.

Proporciona información sobre qué rutas de red específicas tienen un rendimiento subóptimo.

Se integra con una variedad de sistemas de TI.

Alerta automáticamente a las partes necesarias por correo electrónico, mensaje de texto o llamada cuando se identifican problemas.

Genere informes y paneles que destaquen tendencias y métricas clave en torno a los problemas y la resolución de problemas.

Realiza un seguimiento de las necesidades de recursos de infraestructura y alerta a los administradores o escala automáticamente el uso para minimizar el desperdicio.

Supervisa el rendimiento y las estadísticas relacionadas con la memoria, las memorias caché y las conexiones.

Detecta anomalías en la funcionalidad, la accesibilidad del usuario, los flujos de tráfico y la manipulación.

Monitorea constantemente el sistema para detectar anomalías en tiempo real.

Permite el monitoreo de los estándares de seguridad y cumplimiento en toda la infraestructura en la nube.

Supervise activamente el estado de las estaciones de trabajo, ya sea en las instalaciones o de forma remota.

Permite a los usuarios realizar un seguimiento y controlar el gasto en la nube en todos los servicios y proveedores en la nube.

Escala eficientemente el uso de recursos para optimizar el gasto con mayores o menores requisitos de uso de recursos.

Escala automáticamente los recursos según la demanda y optimiza para el rendimiento y el costo.

Crea informes que describen los recursos, la subutilización, las tendencias de costos y/o la superposición funcional.

Presenta información y análisis de una manera digerible, intuitiva y visualmente atractiva.

Capacidad para proyectar el gasto en función de los contratos, las tendencias de uso y el crecimiento previsto.

Identifica directamente, o aumenta la velocidad de identificación para, las causas raíz de los problemas del sistema de TI.

Identifica de forma proactiva las tendencias en los sistemas de TI que podrían provocar fallos o errores.

Proporciona rutas, sugerencias u otra asistencia general para la resolución de problemas.

Permite a los usuarios generar texto basado en un mensaje de texto.

Condensa documentos largos o texto en un breve resumen.

Ofrece plena visibilidad de todos los entornos de red, incluidos los locales, la nube, SD-WAN, WLAN y la computación en el borde.

Detecta y mapea automáticamente todos los dispositivos y arquitecturas de red, reduciendo el esfuerzo manual y mejorando la visibilidad.

Proporciona monitoreo de red en tiempo real verdadero para detectar y resolver problemas al instante, en lugar de depender de datos casi en tiempo real.

Utiliza análisis impulsado por IA de datos históricos y en tiempo real para prever problemas de red antes de que afecten el rendimiento.

Combina técnicas de análisis de paquetes y flujos para proporcionar una visión completa del tráfico y rendimiento de la red.

Asegura que todos los datos de la red monitoreados estén cifrados de manera segura tanto en tránsito como en reposo.

Admite la integración con marcos de confianza cero y soluciones de gestión de identidad para mejorar la seguridad de la red.

Unifica el monitoreo del rendimiento de la red con la inteligencia de seguridad para identificar y mitigar amenazas en tiempo real.

Continuamente analiza y ajusta las configuraciones de red para optimizar el rendimiento y la fiabilidad.

Automatiza tareas rutinarias de monitoreo de redes, reduciendo la sobrecarga operativa y el error humano.

Utiliza el aprendizaje automático para identificar anomalías en la red, previniendo problemas de seguridad y rendimiento antes de que escalen.

Automatiza acciones correctivas para problemas comunes de red, reduciendo el tiempo de inactividad y la intervención manual.

Aprovecha la IA para anticipar fallos de hardware, problemas de capacidad y cuellos de botella de rendimiento antes de que ocurran.

Ingiere y procesa múltiples tipos de telemetría, como registros, métricas y trazas.

Admite la ingesta y estandarización de datos de observabilidad a través del protocolo OpenTelemetry.

Muestra las relaciones entre servicios para visualizar las dependencias del sistema.

Proporciona una vista consolidada de la telemetría de todo el sistema en un único panel de control.

Permite a los usuarios explorar y visualizar trazas distribuidas y relaciones de span.

Correlaciona registros, métricas y trazas para identificar patrones de rendimiento y causas raíz.

Identifica las causas probables de los problemas utilizando conocimientos del sistema y lógica de correlación.

Alertar automáticamente a los usuarios sobre anomalías o eventos críticos utilizando datos contextuales.

Proporciona visibilidad en las cargas de trabajo en contenedores y los clústeres de Kubernetes.

Permite la observabilidad en nubes públicas, nubes privadas y entornos locales.

Pronostica problemas futuros del sistema basándose en las tendencias de rendimiento histórico.

Resume las causas raíz de los incidentes y las posibles soluciones utilizando IA generativa.

Utiliza el aprendizaje automático para detectar comportamientos inusuales en los datos de telemetría.

Capacidad para realizar tareas complejas sin intervención humana constante

Capacidad para desglosar y planificar procesos de múltiples pasos

Funciona en múltiples sistemas de software o bases de datos

Mejora el rendimiento basado en la retroalimentación y la experiencia

Participa en conversaciones similares a las humanas para la delegación de tareas

Anticipa necesidades y ofrece sugerencias sin que se lo pidan.

Toma decisiones informadas basadas en los datos disponibles y los objetivos.

Capacidad para desglosar y planificar procesos de múltiples pasos

Funciona en múltiples sistemas de software o bases de datos

Mejora el rendimiento basado en la retroalimentación y la experiencia

Participa en conversaciones similares a las humanas para la delegación de tareas

Anticipa necesidades y ofrece sugerencias sin que se lo pidan.

Toma decisiones informadas basadas en los datos disponibles y los objetivos.

Capacidad para realizar tareas complejas sin intervención humana constante

Capacidad para desglosar y planificar procesos de múltiples pasos

Funciona en múltiples sistemas de software o bases de datos

Mejora el rendimiento basado en la retroalimentación y la experiencia

Participa en conversaciones similares a las humanas para la delegación de tareas

Anticipa necesidades y ofrece sugerencias sin necesidad de que se lo pidan.

Toma decisiones informadas basadas en los datos disponibles y los objetivos.

Utiliza el aprendizaje automático para detectar y alertar automáticamente sobre patrones inusuales en las métricas de infraestructura.

Proporciona ideas generadas por IA y recomendaciones accionables para optimizar el rendimiento y el costo de los recursos.

Capacidad para realizar tareas complejas sin intervención humana constante

Capacidad para desglosar y planificar procesos de múltiples pasos

Funciona en múltiples sistemas de software o bases de datos

Mejora el rendimiento basado en la retroalimentación y la experiencia

Participa en conversaciones similares a las humanas para la delegación de tareas

Anticipa necesidades y ofrece sugerencias sin que se lo pidan.

Toma decisiones informadas basadas en los datos disponibles y los objetivos.